那么也有 "P"≠"P"。 如果分布是以概率密度的函数(pdf)方式定义的，那么这两个概率密度函数只有在它们对于一个非零测度集合表现不同时被认为是不同的（例如两个函数ƒ("x") = 1和ƒ("x") = 1 不同之处仅在一个单一点 "x" = 1—一个测度为零的集合--因此不能被视为不同的概率密度函数）。模型的可辨识性在映射 formula_4的可逆性的意义上等价于能够在模型无限长的观察后学习模型的真实的参数值。事实上，如果{"X"} ⊆ "S" 是模型的观测序列，那么根据大数定律，对于每个可测量