Цитата(malkolm @ 19.5.2009, 21:27) 
Входящий поток может быть совершенно любым. Потом образован интервалами между моментами поступление вызовов в систему, эти интервалы есть случайные велчины. Соответственно и зависимость между ними может быть какая угодно, и распределения их какие угодно. В том числе GI - General distribution, Independent increments. Куда вполне укаладывается поток с нормальными интервалами между событиями потока. Или у Вас что-то другое получилось с нормальным распределением?
На практике весьма редко встречаются серьёзные отклонения случайного входного потока от пуассоновского или эрланговского. Да и точные формулы для расчёта всевозможных числовых характеристик систем существуют обычно лишь в этих двух случаях.
Всё-таки, частоты чего Вы измеряли, и с чем сравнивали?
Я получаю частоты запуска приложений. То есть каждый день в пиковый час(с утра) у меня запускают какое-то количество приложений(или создают количество подключений). Я получаю частоту запусков этих приложений в течении нескольких месяцев. То есть в 1 день месяца с 9 до 10 часов утра запустили приложение 40 человек, во второй день - 34 человека и так далее. Соответственно я получаю следующие частоты:
33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 46
7 7 7 8 7 8 7 7 8 8 8 6 5
Соответственно для этого ряда я нахожу среднее значение, затем строю теоретические частоты. В итоге этот ряд проходит проверку и подтверждается, что это пуасоновский поток.
Затем я хочу проверить аналогичным образом количество терминальных подключений. Но там пока не получается.