У теорії ймовірностей і статистиці а
, або стохастичний процес безперервного простору-часу — це випадковий процес, для якого індексна змінна приймає безперервний набір значень, на відміну від процесу з дискретним часом, для якого індексна змінна приймає лише різні значення.
Використання моделювання дискретної події робить необхідним мати подію, що відбувається, щоб змінити кількість продажів. На відміну від цього безперервне моделювання має плавний і стійкий розвиток кількості продажів.
Дискретні дані корисні, коли важливий підрахунок або вимірювання точних кількостей, і їх можна використовувати для відстеження змін у часі. Проте безперервні дані можуть мати будь-яке значення в межах певного діапазону, наприклад вага співробітників у компанії або дохід від продажів підприємства.
Випадкова прогулянка є прикладом стохастичного процесу в дискретному часі, де частинка починається з початку координат в момент часу 0 і рухається на одну відстань вліво з ймовірністю p або на одну одиницю відстані вправо з ймовірністю 1 − p в кожну одиницю часу.
Основна відмінність між моделями з дискретним часом і безперервним часом полягає в тому останні враховують точний проміжок часу між вимірюваннями, а перші – ні—моделі з дискретним часом припускають однакові інтервали часу.
У теорії ймовірностей і статистиці стохастичний процес безперервного часу або стохастичний процес безперервного простору-часу — це випадковий процес, для якого змінна індексу приймає безперервний набір значень, на відміну від процесу з дискретним часом, для якого індекс змінна приймає лише різні значення.
Процес виробництва включає безперервні або серійні методи виробництва рідини, газу або порошкоподібних продуктів, тоді як дискретне виробництво включає збірку окремих предметів, таких як автомобілі, електроніка або меблі.