Что корректнее использовать для моделирования времени загрузки страницы как случайной величины X, если время измеряется на непрерывной шкале?

Время может принимать много значений, поэтому точечные вероятности вида P(X=t) в непрерывной модели равны 0. PMF подходит для счётного множества значений (например, число покупок), а для задержек удобно использовать плотность (PDF) или функцию распределения (CDF) и считать вероятности на интервалах, например P(X<=500). Утверждение, что плотности «не существует в реальных данных», смешивает теоретическую модель и эмпирическую оценку.