特定的分布定义其实是规定过对应的样本量的,也就是样本总量。这也是为什么我们在做统计的时候需要根据实际情况进行选择。

标准正态分布有无穷个,而且彼此独立。泊松分布也有无穷多个,而且无穷多的样本量和其构造过程的伯努利事件发生概率乘积构成参数\lambda。泊松分布关注的事件的概率就是和样本量有关的，而且这个样本量是无穷大。对这两种分布，我们就没办法搜集到全样本量。这两个例子更是人类理性力量比经验力量强大的明证:我们有办法处理我们无法切身企及的事务!

二项分布的样本总量是规定好的n个。关注事件和样本量有关。

几何分布也是放在n重伯努利事件之下讨论的，但是它关注事件的概率和n无关。会看到有些作者在讨论几何分布的无记忆性时觉得神奇，其实这就是其定义内蕴决定的。也就是说如果你的研究对象是几何分布结构的不必知样本总量的。

但是很一般的，科尔莫格洛夫不等式能保证一个无穷大分布定义样本量的在准确取样的前提下都能有效。