这主要是因为指数函数有一个非常重要的特征，就是“无记忆性”。
这个性质比较抽象，就拿百度百科的回答数来举例子好了。
我们现在假设百度知道的回答数增长这一事件遵循指数分布，
不妨假设从某个时间t0开始，经过“del(t)”天（del(t)为正整数），知道的回答数就是对指数分布概率密度【入exp(-入x)】从t0开始到t0+del(t)进行积分，这就是从t0开始，在del(t)时间间隔内知道回答数的增长事件的发生概率；
很显然可以通过积分计算得到，该概率与从百度知道诞生开始（即假设彼时时刻为0），到时刻del(t)为止的时间段进行积分所得概率数值相等，
也就是说，在同等时间间隔内，百度知道回答数增加的事件发生概率都是相等的。
所以，综上所述，我们可以采用指数分布来表示独立事件发生的时间间隔。
