Показательное распределение применяется в следующих задачах теории массового обслуживания:

• Определение вероятностных характеристик поста диагностики. 2 Например, если поток автомобилей, прибывающих на диагностику, распределён по закону Пуассона, а время диагностики автомобиля распределено по показательному закону и в среднем равно 1,05 часа, то задача заключается в определении вероятностных характеристик поста диагностики, работающего в стационарном режиме. 2
• Определение вероятностных характеристик аудиторской фирмы. 2 Например, если в фирму поступает простейший поток заявок на обслуживание с интенсивностью 1,5 заявки в день, а время обслуживания распределено по показательному закону и равно в среднем трём дням, то задача заключается в определении вероятностных характеристик аудиторской фирмы как системы массового обслуживания, работающей в стационарном режиме. 2
• Исследование автоматизированной системы управления. 4 Например, если автоматизированная система управления продажей железнодорожных билетов состоит из двух параллельно работающих ЭВМ, а время ремонта ЭВМ распределено по показательному закону и в среднем составляет 2 суток, то задача заключается в нахождении средней производительности АСУ, если при исправности хотя бы одной ЭВМ её производительность равна 100%, а при отказе обеих ЭВМ продажа билетов производится вручную, обеспечивая 30% производительности АСУ. 4

Предположение о показательном законе распределении времени обслуживания и интервала времени между двумя последовательными поступлениями заявок упрощает аналитическое исследование систем массового обслуживания, сводя его к исследованию цепей Маркова. 4