Какие распределения встречаются в продуктовых метриках

Конверсия, клик, удержание это бинарные метрики: каждое наблюдение Бернулли, сумма биномиальная, дисперсия p(1 - p) известна по самой доле. Счётные метрики, например число заказов, в теории пуассоновские, но в жизни у них почти всегда дисперсия больше среднего, потому что пользователи разные. Деньги обычно логнормальные с длинным хвостом, а выручка на пользователя ещё и смесь: большинство не платит, ноль, платящие дают скошенную сумму. Время между событиями похоже на экспоненциальное. Для тестов важно, что ЦПТ делает почти нормальным среднее, а не данные, и для тяжёлых хвостов нужны большие выборки, поэтому денежные метрики винзоризуют, логарифмируют или используют бутстреп.