Dada la siguiente proposición: X, Y variables aleatorias son independientes $\iff$ $\forall \hspace{0.1cm} f,g \in C_b(\mathbb{R})$ se cumple que $\mathbb{E}[f(X)g(Y)] = \mathbb{E}[f(X)]\mathbb{E}[g(Y)]$
Creo que la prueba de $[\Rightarrow]$ utiliza adecuadamente el teorema de Fubini-Tonelli.
Por otro lado, no estoy seguro de cómo concluir a partir de lo siguiente: Tomemos $f_n,g_n \in C_b(\mathbb{R})$ tal que $f_n \uparrow I_C,g_n \uparrow I_C'$ puntualmente, donde $C,C'$ están cerrados en $\mathbb{R}$, se deduce que utilizando convergencia monótona
$$\mathbb{P}(X \in C, Y \in C') = \mathbb{E}[I_C I_C'] = \mathbb{E}[\lim\limits_{n \to +\infty}f_n(X)g_n(Y)]$$ $$ = \lim\limits_{n \to +\infty} \mathbb{E}[f_n(X)g_n(Y)] = \lim\limits_{n \to +\infty} \mathbb{E}[f_n(X)] \mathbb{E}[g_n(Y)] = \mathbb{P}(X \in C)\mathbb{P}(Y \in C')$$
Luego me gustaría concluir con un criterio de coincidencia de medidas, pero no estoy seguro ya que se supone que debo afirmar que los rectángulos medibles cerrados, es decir, $A \times B : A \in \mathscr{B}(\mathbb{R}), B \in \mathscr{B}(\mathbb{R})$ con $A,B$ cerrados en $\mathbb{R}$, generan $\mathscr{B}(\mathbb{R}^2)$. ¿Es esto cierto? En caso afirmativo, ¿hay una forma elegante de demostrarlo?