Por cada s>0 , dejemos que ν(s)=μ(s)/s+P(X>s) entonces ν(s)=E(us(X)) donde, para cada x⩾ , u_s(x)=\min\{1,x/s\} . Supongamos que P(X=0)\ne1 . Entonces, para cada x\geqslant0 , u_s(x)\leqslant1 , u_s(x)\leqslant u_t(x) por cada s\geqslant t , u_s(x)\to0 cuando s\to+\infty y, para cada x\gt0 , u_s(x)\to P(X\gt0) cuando s\to0 .
Así, la función \nu es no creciente y, por convergencia dominada, \nu(s)\to P(X\gt0) cuando s\to0 y \nu(s)\to0 cuando s\to+\infty .
Además, para cada s\leqslant t , \|u_s-u_t\|_\infty=u_s(s)-u_t(s)=(t-s)/t por lo que la función \nu es continua.
Si la distribución de X es continua, la función s\mapsto\mu(s)/s=\nu(s)-P(X\gt s) es continua, con límites 0 cuando s\to0 y cuando s\to+\infty . Además, existen algunas s^*\gt0 tal que P(0\lt X\lt s^*)\gt0 Por lo tanto \mu(s^*)\gt0 . Sea M=\mu(s^*)/s^* entonces, para cada x en (0,M) existe algún \beta(x) en (s^*,+\infty) tal que \mu(\beta(x))/\beta(x)=x .
Por cada n lo suficientemente grande, 1/n\lt M por lo que b_n=\beta(1/n) resuelve la cuestión en este caso.
Si la distribución de X tiene algunos átomos, el argumento de continuidad utilizado anteriormente falla (la función \nu sigue siendo continua pero no la función \mu ) y, en realidad, uno duda de que el resultado se mantenga en toda su generalidad.