Геометрическое распределение эффективно в моделировании процессов с редкими событиями, потому что оно имеет свойство «отсутствие последствия» (англ. memorylessness). 2 Это значит, что вероятность появления события в очередном испытании в серии не зависит от количества непоявлений в предыдущих испытаниях. 2

Также при использовании геометрического распределения более редкие успехи предоставляют больше информации о параметре распределения. 1 Это следует из того, что информация Фишера увеличивается по мере уменьшения вероятности, указывая на то, что более редкие успехи предоставляют больше информации о параметре распределения. 1

Кроме того, геометрическое распределение характерно для многих наблюдаемых случайных процессов и моделирует дискретные величины, возникающие в процессах, изучаемых в статистической физике. 2