Está construyendo una red bayesiana completa para un conjunto de datos de transporte público. Una variable discreta representa cuántos minutos espera un viajero por un autobús; los autobuses llegan cada 10 minutos y el tiempo medio de espera observado es de 3 minutos. ¿Qué distribución a priori es la más adecuada para esta variable discreta de tiempo de espera?

La distribución de Poisson es la más adecuada porque modela el número de eventos (llegadas de autobuses) que ocurren en un intervalo fijo de tiempo o espacio, dada una tasa promedio conocida de esos eventos. En este caso, el tiempo de espera discreto se relaciona con la frecuencia de llegada de los autobuses. La distribución uniforme no es adecuada porque implica que todos los tiempos de espera tienen la misma probabilidad, lo cual no es realista dada una tasa de llegada promedio. La distribución normal se usa para variables continuas y simétricas, no para conteos discretos de eventos. La distribución binomial se usa para el número de éxitos en un número fijo de ensayos, lo cual no aplica aquí.