Добрый день. Проблема следующая. Пишу компьютерную программу для вычисления вероятности суммы одинаковых независимых дискретных распределений.
Имеется любое дискретное распределение. Например

. Требуется программным образом вычислять вероятность суммы

данных случайных величин (независимы, одинаково распределены). То есть

.

. Например

. Разумеется, это очень простой случай, но принцип такой. У меня получилось реализовать это с помощью рекурсии, но проблема в том, что при t > 10 получается огромное число рекурсивных вызовов функций, около

, что делает невозможным расчет для

и

. Может стоит апроксимировать нормальным распределением?