Las distribuciones de Poisson y exponencial están muy relacionadas pero son fundamentalmente diferentes porque la de Poisson es discreta (una variable de recuento) y la exponencial es continua (una espera tiempo ).
Entonces, ¿qué relación tienen?
Si el tiempo entre un determinado tipo de evento se distribuye exponencialmente con la tasa λ entonces el número de eventos en un periodo de tiempo dado de longitud t sigue una distribución de Poisson con parámetro λt .
Por ejemplo, si las estrellas fugaces aparecen en el cielo a un ritmo de λ por unidad de tiempo, entonces el tiempo que espera hasta ver su primera estrella fugaz se distribuye exponencialmente con la tasa λ . Si observas el cielo nocturno para t unidades de tiempo, entonces podría ver 0,1,2,... estrellas fugaces. El número de estrellas fugaces que cuentas en este tiempo es un Poisson(λt) variable aleatoria.
Pero si se pregunta, ¿cuánto tiempo debo esperar antes de ver n ¿las estrellas fugaces?
La respuesta es una suma de variables aleatorias independientes distribuidas exponencialmente, y sigue una gamma(λ,n) distribución (también llamada a veces Distribución Erlang para distinguirla de la distribución gamma general donde n puede ser un número no entero).