Классический подход в моделировании надежности системы предполагает введение интенсивностей потоков отказов, вычисление вероятностей безотказной работы (ВБР) , среднее время безотказной работы на основе вероятностей отказов элементов и структуры системы (т.е. математическую манипуляцию с функциями-ВБР элементов)
Кроме того,уточняется понятие отказа системы (полный, частичный) и их критерии
Возможен ли и используется подход к оценке надёжности на основе моделей марковских процессов с непрерывным временем, наподобие например, процессов гибели-размножения?Когда выделяется конечное число состояний системы

-исправное,

-какие-то частичные отказы, cостояние полного отказа -конечное, поглощающее. Составляется граф интенсивностей и на его основе уравнения Колмогорова типа

В свое время при моделировании надежности аккумуляторной батареи я обходился без этих "фокусов"
Но может быть такой подход оправдан при моделировании надежности сложных систем с разнородными блоками и элементами? В частности, вычислительных сетей?
Если кто знает, киньте ссылку