1.泊松分布
将连续的变量 通过极限的思想转换成 可以利用 二项分布来表达，也就是每一个小的时间段内，该事件发生不发生。
考虑一个例子：
一个馒头店卖馒头，一周的销量如下
需要考虑一个问题，每天需要准备多少馒头 商店才能既不浪费，也不会不够。
通过计算 ；, 这种方案比取极大值和极小值要好的多。
但是也存在一个问题，从数据来看，仍然有 2 天做的不够卖。
那有没有更好的方法呢？
将每天的时间段 分成很多的小份，我们考虑每一段上是否有卖出馒头，这样就可以把连续的量转换成离散的段了。
公式表达：
泊松定理: 利用泊松分布来逼近二项分布 条件：假设
可以画出概率密度曲线：
准备8个馒头的话，就是将前8个概率相加，可以看出0.93，已经很可能买完了。
当然，上面的假设已经假定满足泊松分布了。
参考文献：https://www.zhihu.com/question/26441147/answer/429569625