Birçok olayın olasılık dağılımının belirlenmesinde sürekli düzgün çan eğrisi bir matematiksel model olarak ele alınır. Bu çan eğrisi normal eğri ya da gauss eğrisi olarak bilinir ve olasılık dağılımı normal olarak adlandırılır.

Bir çok istatistiksel analizin sonuçlandırılmasında ki-kare dağılımından faydalanılır. Standart normal dağılıma sahip olmayan fakat ortalaması ve varyansı bilinen normal dağılımı standart normal dağılıma çevirerek karesinin alınmasıyla ki-kare dağılımı elde edilir.

Student’s t dağılımı kısaca t dağılımı olarak kullanılır. Ki-Kare dağılımı gibi serbestlik derecesi olarak adlandırılan bir tane parametresi vardır. Temelde, iki bağımsız değişkenin oransal bir fonksiyonudur.

F dağılımı da, t ve ki-kare dağılımları gibi istatistiksel hipotezlerin test edilmesinde kullanılır. F dağılımı iki varyansın eşitliği ve varyans analizi uygulamalarında kullanılır.

İki sonuçlu (sağlam-bozuk, iyi-kötü, geçti-kaldı, seviyor-sevmiyor, aradı-aramadı) gibi bir olayı modellemek için kullanılır. Olayın bilinen olabilecek sadece iki sonucu vardır ve ayrıktır ya da başka bir ifadeyle iki sonucun aynı an da olması mümkün değildir.

Bernoulli modeline sahip 2 sonuçlu olayların birbirinden bağımsız olarak n defa tekrarlanmasıyla oluşan olayları Binom dağılımı ile modelleyebiliriz. Tekrarlanan n olaydan x tanesinin istenen sonuçla aynı olması olasılığı olarak ifade edilir.

İki sonuçlu olayların yarısına 2’den fazla sonucu olan olaylarda mümkündür.

Poisson dağılımı iki temel amaç için kullanılır. Birinde amaç olasılık değerinin (p) çok küçük ve deney sayısının (n) çok büyük olduğu durumlarda binom dağılımına bağlı hesaplamalarda kolaylık sağlaması için Poisson dağılımına dönüşüm yapılır.