UPPAAL SMC中比较常见的分布形式就是指数分布。
以下文字内容摘抄自：指数分布-百度百科，图片见水印。

简介

指数分布是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。 这是伽马分布的一个特殊情况。
指数分布的概率密度函数、累积分布函数、期望及方差如下。期望的含义为：如果你平均每个小时接到次电话，那么你预期等待每一次电话的时间是。
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它是几何分布的连续模拟，具有无记忆性(Memoryless Property)。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当时有。即，如果是某一元件的寿命，已知元件使用了小时，它总共使用至少小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少小时的概率相等。

应用

许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。在电子元器件的可靠性研究中，通常用于描述对发生的缺陷数或系统故障数的测量结果。这种分布表现为均值越小，分布偏斜的越厉害。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。
指数分布应用广泛，在日本的工业标准和美国军用标准中，半导体器件的抽验方案都是采用指数分布。此外，指数分布还用来描述大型复杂系统（如计算机）的平均故障间隔时间MTBF的失效分布。
但是，由于指数分布具有缺乏“记忆”的特性．因而限制了它在机械可靠性研究中的应用，所谓缺乏“记忆”，是指某种产品或零件经过一段时间t0的工作后,仍然如同新的产品一样,不影响以后的工作寿命值，或者说，经过一段时间t0的工作之后，该产品的寿命分布与原来还未工作时的寿命分布相同。显然，指数分布的这种特性，与机械零件的疲劳、磨损、腐蚀、蠕变等损伤过程的实际情况是完全矛盾的，它违背了产品损伤累积和老化这一过程。所以，指数分布不能作为机械零件功能参数的分布形式。
指数分布虽然不能作为机械零件功能参数的分布规律，但是，它可以近似地作为高可靠性的复杂部件、机器或系统的失效分布模型，特别是在部件或机器的整机试验中得到广泛的应用。