Основные преимущества дискретного распределения вероятностей:
- учёт событий с исчисляемыми или конечными результатами; github.com
- возможность свести потенциальные результаты в список, а затем нанести их на график; www.investopedia.com
- использование в моделировании Монте-Карло для прогнозирования сценариев и выявления рисков. github.com
Некоторые недостатки дискретного распределения вероятностей:
- матожидание для дискретного случайного события — величина, к которой будет стремиться среднее арифметическое исходов событий при увеличении их количества, а не исход одиночного случайного события; habr.com
- не подходит для описания событий с недифференцируемыми характеристиками, определёнными в изолированных точках. habr.com
Таким образом, преимущества дискретного распределения заключаются в том, что оно позволяет анализировать события с конечными результатами, а недостатки — в том, что не подходит для описания событий с непрерывными характеристиками.