По значению этого показателя мне необходимо показать, что например, точка - не имеет возможностей настройки (пусть гибкость = 0), прямая - имеет минимальные возможности настройки (ее гибкость, например пусть будет = 1), сигмоида, например имеет гибкость = 2 (сейчас с потолка цифры беру, только для примера), гибкость элементарной кривой Безье пусть имеет еще большее значение показателя и т.д
Тоесть гибкость всетаки в некоем геометрическом понимании. Как способ настройки на какие-то данные. А если так бабахнуть. Берем плоскость, заполняем случайными точками, с равномерным распределением например, дальше берем нашу кривую зависящую от параметров, оцениваем, какое максимальное количество точек мы сможем приблизить (с заданным эпсилон) варьируя параметры. Мат ожидание ищем, или что там. Для привязки например фиксируем длину кривой, плотность точек, эпсилон.
Может взять не точки, а некий набор областей, и оценивать возможность вписать кривую в каждую область. Типа такого.