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Nagut, bei näherer Betrachtung benötige ich bei meinem aktuellen Teilproblem doch keine Zufallswerte.
Aber nehmen wir beispielsweise Mal ein Programm für dynamische Programmierung (dynamisches Programm ist anscheinend kein Begriff), was auf einigen Zufallsvariablen basiert, dann benötige ich manchmal den Erwartungswert einer Verteilung. Andererseits steht in der Gleichung aber auch Mal ein Integral über eine PDF. Und für den Fall kann ich natürlich diskretisieren und das als Summe schreiben oder ich löse es mit einer bestimmten Anzahl von Durchläufen mit Zufallszahlen der Verteilung (ähnlich zu einer Monte Carlo Simulation).
Gut, das sind unterschiedliche Variablen, daher benötige ich für dieselbe Variable streng genommen nicht beides (wobei ich mir auch Fälle vorstellen kann, wo man beides benötigt). Aber der Kontext solch eines Programms oder auch anderer Simulationen reicht für mich deutlich als Grundlage dafür aus, dass es Sinn ergibt Verteilungen auch die Zufallskomponente mitzugeben.
Oder andersrum: Wieso definiert random die Verteilungen neu? Ich fände es schöner, wenn man dort als Eingabe von Verteilungen die von math verwenden könnte. Ich finde es schon redundant, dass es zwei Normalverteilungen in anderen Teilen der Bibliothek gibt, auch wenn Du das als Oberflächlichkeit bezeichnest. Denn wenn ich beides verwende, komme ich (oder Benutzer des Codes) bei den Doppeldeutigkeiten doch leicht durcheinander. Und ich sehe die Nachteile darin nicht, dass random bzgl. der Verteilungen auf math basiert (die Kopplung finde ich als Benutzer nicht schlimm; wenn der Verteilungsteil von random auf math basiert, empfinde ich das als natürlich).
