從二項分佈到泊松分佈再到正態分佈
如果忽略分佈是離散還是連續的前提（二項分佈和泊松分佈一樣都是離散型概率分佈，正態分佈是連續型概率分佈），二項分佈與泊松分佈以及正態分佈至少在形狀上是十分接近的，也即兩邊低中部高。
由從 Poisson 分佈到伺服器的訪問 可知，當 n 足夠大，p 足夠小（還記得泊松分佈的事件間的三個條件嗎，彼此獨立，事件發生的概率不算太大，事件發生的概率是穩定的），二項分佈逼近泊松分佈，
至於正態分佈是一個連續分佈 當實驗次數 n 再變大，幾乎可以看成連續時二項分佈和泊松分佈都可以用正態分佈來代替。
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