다른 실시 예 에서 , 디바이스 가 확률 적 이벤트 를 모델링 하 기 위해 확률 분포 함수 를 사용 한다 . 하나 의 예시 적 인 구 현예 에서 , 송신기 는 하나 이상 의 관련 된 파라미터 ( 예컨대 , 10 초 의 평균 을 갖 는 가우스 분포 , 및 5 초 의 표준 편차 등 ) 에 기초 하 여 확률 분포 함수 를 계산 한다 . 일부 변형 례 에서 , 파라미터 들 이 , 예컨대 , 소프트웨어 응용 프로그램 에 의해 , 수신기 에 의해 , 기타 에 의해 제공 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 수신기 는 가우스 분포 를 지정 하 고 평균 및 분산 등 의 파라미터 를 제공 할 수 있 다 . 불규칙 한 분포 는 추가 의 파라미터 화 를 필요 로 할 수 있 고 , 예컨대 , 수신기 는 , 그 중 에서 도 , 모드 , 메디안 , 왜 도 , 첨도 등 과 같 은 파라미터 를 포함 할 수 있 다 . 또 다른 변형 례 에서 , 송신기 는 하나 이상 의 모니터링 된 조건 에 기초 하 여 적절 한 파라미터 를 결정 한다 . 예 를 들 어 , 송신기 가 잡음 이 많 은 네트워크 환경 내 에서 동작 하 는 경우 , 네트워크 효율 이 디바이스 성능 보다 더 중요 할 수 있 거나 , 그 반대 의 경우 도 성립 될 수 있 다 . 무선 간섭 이 잡음 임계 값 을 초과 하 는 경우 , 모바일 디바이스 가 , 예 를 들 어 , 짧 은 시간 구간 과 긴 시간 구간 사이 에서 전환 할 수 있 다 .