Медиана может быть использована для описания распределения случайных величин следующим образом:

• Определяет центр распределения, то есть область, в которой его значения наиболее вероятны. 1 На практике это означает, что если признак некоторого объекта принимает значение, близкое к медианному, то оно является типичным для данной выборки. 1 Если же значение оказывается далёким от медианы (как говорят, расположено в «хвосте» распределения), то у аналитика возникает повод задуматься о том, какими закономерностями исследуемого процесса вызвано такое отклонение и не является ли оно выбросом или аномальным значением. 1
• Используется как альтернатива среднего значения, устойчивая к выбросам и аномальным значениям. 1 Из-за ранжирования аномально большие и аномально низкие значения всегда будут оказываться в начале или конце ряда и никогда не станут медианными. 1
• Предпочтительна для распределений с так называемыми тяжёлыми хвостами, поскольку оценки медианы более робастны. 2