要擴展HPASP框架以支持更複雜的隨機變數分佈，例如多峰分佈或非參數分佈，可以考慮以下幾個方向：
引入新的分佈類型：目前HPASP主要支持高斯分佈和伽馬分佈等常見的連續分佈。為了支持多峰分佈，可以引入混合模型，這樣可以將多個簡單的分佈（如高斯分佈）結合起來，形成一個複雜的分佈。這可以通過在HPASP中定義新的隨機變數類型來實現，並在推理過程中考慮這些新類型的特性。
非參數方法的整合：非參數分佈不依賴於特定的參數形式，這使得它們在處理未知或複雜數據時非常有用。可以考慮將核密度估計（KDE）等非參數方法整合進HPASP中，這樣可以在推理過程中動態地估計隨機變數的分佈，而不需要事先假設其形式。
擴展比較謂詞：目前HPASP使用的比較謂詞（如above、below等）主要針對簡單的數值比較。為了支持更複雜的分佈，可以引入新的比較謂詞，這些謂詞可以處理多峰特性或其他複雜的邊界條件，從而使得推理過程能夠更靈活地適應不同的隨機變數分佈。
增強推理算法：現有的推理算法主要針對簡單的隨機變數分佈。為了處理更複雜的情況，可以考慮開發新的推理算法，這些算法能夠有效地處理多峰分佈或非參數分佈的特性，並在推理過程中考慮這些特性對結果的影響。