La distribución de probabilidad permite relacionar un conjunto de valores o medidas, con su frecuencia relativa de aparición. Frecuentemente, los sistemas estocásticos tienen situaciones que implican la determinación de valores de tiempo o cantidad, que varían de acuerdo a una forma o densidad y a un rango dado. Por ejemplo, el instante en que ocurrirá el próximo evento, el número de paquetes por trasladar, el tiempo de recorrido hasta la ventanilla de atención o el tiempo de una consulta médica, etcétera.

Los resultados o valores posibles que pueden tomar todas estas situaciones conforman el universo de valores que está definido en la variable aleatoria y pueden ser expresados o representados por medio de una distribución de probabilidad.

Ejemplo:

El tiempo de una actividad se define en el modelo mediante una distribución; de probabilidad (Uniforme, Triangular, Normal, etcétera), incluyendo sus: parámetros (Uniforme (4,6), Triangular (8, 10,12), Normal (15,0.1), etcétera); que describen la forma o densidad y rango de la distribución. Durante la ejecución de la simulación, los valores individuales de las variables aleatorias: se generarán de esta distribución, cada vez que una entidad inicie la operación.

Las distribuciones de probabilidad pueden ser discretas o continuas. Son discretas cuando representan un número entero y finito de posibles valores, como el número de individuos en un grupo de personas. Son continuas cuando representan un número que pertenece al rango de los números reales, por ejemplo, el tiempo de operación de una máquina que se distribuye uniformemente entre 1.2 y 1.8 minutos. En este caso, en este rango existe un infinito número de posibles valores.

En la imagen superior se muestran algunos ejemplos de distribuciones de probabilidad modeladas utilizando el software Excel.

Referencias

Torres, P., (2013). Simulación de Sistemas con el Software Arena, Lima, Perú: Universidad de Lima Fondo Editorial.