在仿真软件中设置概率分布通常涉及以下步骤：
均匀分布
选择均匀分布后，需要设置两个参数：下限和上限。
例如，如果下限设置为0:10，上限设置为0:20，则表示在每个时间点产生零件的概率是均匀的，类似于摇骰子。
正态分布
选择正态分布后，需要输入四个参数：均值（Mu）、标准差（Sigma）、下限（Lower Limit）和上限（Upper Limit）。
例如，如果均值设置为15，标准差设置为3，下限设置为5，上限设置为25，则分布将在5到25之间，其中三分之二的数值落在均值加减标准差的范围内。
负指数分布
负指数分布通常用于描述事件发生的时间间隔，其概率密度函数为 \（f（t） = \lambda e^{-\lambda t}\），其中 \（t \geq 0\），\（\lambda\） 是分布的参数。
在仿真软件中，设置负指数分布可能需要指定一个参数，如速率参数（Lambda）。
建议
理解分布特性：在选择分布时，首先要理解不同分布的特性，以便选择最适合模拟实际情况的分布。
参数设置：根据实际需求和仿真目标，合理设置分布的参数，以确保仿真结果的有效性和可靠性。
数据验证：在仿真结束后，通过数据表或统计软件验证分布是否符合预期，并进行必要的调整。
通过以上步骤和建议，可以更有效地在仿真软件中设置概率分布，从而提高仿真的准确性和可信度。