# data[].attributes.attachment_link.title
Законы распределения непрерывных случайных величин

# data[].attributes.headline
Равномерное распределение 

# data[].attributes.subject
Равномерное распределение 

# data[].attributes.body
Функция плотности равномерно распределенной непрерывной случайной величины

Простейшее из непрерывных распределений, с помощью которого моделируются многие реальные процессы. И самый такой распространённый пример – это график движения общественного транспорта.

Предположим, что некий автобус (троллейбус / трамвай) ходит с интервалом в 10 минут, и вы в случайный момент времени подошли к остановке. Какова вероятность того, что автобус подойдёт в течение 1 минуты? Очевидно, 1/10-я. А вероятность того, что придётся ждать 4-5 минут? Тоже . А вероятность того, что автобус придётся ждать более 9 минут? Одна десятая!

# data[].attributes.headline
Нормальное распределение

# data[].attributes.subject
Нормальное распределение

# data[].attributes.body
Функция плотности нормально распределенной непрерывной случайной величины.

Какие можно привести примеры?  Это, например, рост, вес людей (и не только), их физическая сила, умственные способности и т.д. Это различные характеристики неодушевленных объектов (те же размеры, вес). Это случайная продолжительность процессов, например, время забега стометровки или превращения смолы в янтарь. Из физики вспомнились молекулы воздуха: среди них есть медленные, есть быстрые, но большинство двигаются со «стандартными» скоростями.

Более того, даже дискретные распределения бывают близкИ к нормальному, и в конце урока мы раскроем важный секрет «нормальности».

# data[].attributes.headline
Показательное распределение 

# data[].attributes.subject
Показательное распределение 

# data[].attributes.body
Функция плотности показательного или экспоненциального  распределения непрерывной случайной величины.

Большим достоинством показательного распределения является тот факт, что оно определяется всего лишь одним параметром.
Показательное распределение нашло широкое применение в прикладных задачах. Показательное распределение нашло широкое применение в теории надёжности, и этой теме даже посвящены отдельные главы учебного пособия В.Е. Гмурмана.  Так, например, в простейшем потоке событий, время ожидания каждого последующего события распределено по экспоненциальному закону.