Para una variable aleatoria continua $X$ la mediana se define a veces como el valor $x$ tal que $\Pr[X \le x] = \Pr[X > x]= \dfrac{1}{2}$ .
Por lo tanto, si asumimos que $A,B$ son i.i.d. $\text{Uniform}[0,1]$ y dejamos que $X = A^B$ , entonces la mediana $x$ se satisface:
$\dfrac{1}{2} = \Pr[X \ge x] = \Pr[A^B \ge x] = \Pr[B \le \dfrac{\ln x}{\ln A}] = \displaystyle\int_{0}^{1}\int_{0}^{\min\{1,\frac{\ln x}{\ln a}\}}\,db\,da$ $= \displaystyle\int_{0}^{1}\min\{1,\dfrac{\ln x}{\ln a}\}\,da = \int_{0}^{x}\dfrac{\ln x}{\ln a}\,da + \int_{x}^{1}1\,da = \text{Li}(x)\ln x + (1-x)$ ,
donde $\text{Li}(x) = \displaystyle\int_{0}^{x}\dfrac{\,dt}{\ln t}$ denota el Integral logarítmica .
Podemos resolver la ecuación $\text{Li}(x)\ln x + (1-x) = \dfrac{1}{2}$ numéricamente, lo que arroja un valor medio de $x \approx 0.765352996676930...$ . Esto es bastante parecido a lo que se obtiene discretizando el problema.