El artículo de Wikipedia sobre los modelos estadísticos paramétricos ( https://en.wikipedia.org/wiki/Parametric_model ) menciona que se podrían parametrizar todas las distribuciones de probabilidad con un parámetro real unidimensional, ya que el conjunto de todas las medidas de probabilidad & $\mathbb{R}$ comparten la misma cardinalidad.
Este hecho se menciona en el texto citado (Bickel et al, Efficient and Adaptive Estimation for Semiparametric Models), pero no se demuestra ni se desarrolla.
Esto me parece muy bonito. (Si hubiera tenido que adivinar, habría supuesto que el conjunto de posibles distribuciones de probabilidad sería mayor, ya que las pdf son funciones $\mathbb{R}\rightarrow\mathbb{R}$ y estamos contando las distribuciones de probabilidad que no tienen una densidad, también. Tiene que ser la aditividad contable la que restrinja el número de distribuciones posibles, pero ¿cómo?)
¿Dónde podría encontrar una prueba de esto, o es lo suficientemente sencillo como para esbozarlo en una respuesta aquí? ¿Depende su demostración de AC o de la hipótesis del continuo? ¿Necesitamos algún tipo de condición sobre la cardinalidad del espacio muestral que ni Wikipedia ni Bickel mencionan, verdad (si es demasiado grande, entonces el número de distribuciones de probabilidad degeneradas es demasiado grande)?