La versión básica de mi pregunta es: ¿tengo razón en que no existe una secuencia infinita de funciones mutuamente ortogonales $f_i\colon[0,1]\to\mathbb R$ que sean suficientemente suaves, por ejemplo, Lipschitz-continuas con la misma constante? Mi vaga intuición es que la existencia de una secuencia infinita de este tipo exigiría empaquetar demasiada información en el espacio de esas funciones, lo que no debería ser posible.
La versión completa es: para una variable aleatoria uniforme $x\sim U[0,1]$ y una sucesión de funciones suficientemente suaves $f_i(x)$ para $i=1,\dots$ ¿en qué condiciones $Var(f_i(x))\ge a>0$ , $\frac{1}{n^2}\sum_{i,j=1}^n\left|Cov(f_i(x),f_j(x))\right|$ no puede converger a cero ya que $n\to\infty$ . La intuición de nuevo es que uno no puede tener covarianzas demasiado cerca de cero para todos, pero una pequeña fracción de los pares de estas funciones suaves. (Demostrando esto para un multivariante general $x$ sería aún mejor. O limitarse a funciones monótonas, de forma que todas las covarianzas sean no negativas, también podría ser suficiente).
Gracias por sus comentarios.