CUQIpy는 다양한 확률 분포를 제공하여 사용자가 다양한 문제에 대해 적합한 모델링을 할 수 있습니다. 예를 들어, 가우시안 분포는 간단하고 계산 효율적이며 다양한 문제에 적합합니다. GMRF는 부드러운 사전 분포를 나타내는 데 유용하며, LMRF 및 CMRF는 엣지 보존 및 희소성을 나타내는 데 사용됩니다. 또한, 가우시안-가우시안 쌍을 이용한 켤레 샘플링은 효율적인 샘플링을 가능하게 합니다. 이러한 다양한 확률 분포는 각각의 장단점이 있으며, 문제의 특성에 따라 적합한 분포를 선택할 수 있습니다.