В первой задаче используйте биномиальное распределение.
Во второй задаче из имеющихся данных находится средняя доля деталей, обладающих одноврменно двумя дефектами, после чего вопросы сводятся просто к определению условной вероятности.
Третья несколько странная по постановке. Вообще-то стандартная математическая модель для числа клиентов, обслуженных системой за определенный промежуток времени - распределение Пуассона. Параметр распределения равен

, так как он совпадает со средним значением. Но решить задачи непосредственно с помощью этого распределения не получится, так как там большие числа.
Думаю, что подразумевается использовать нормальное приближение. Так как величина, распределенная по Пуассону с параметром 200, имеет то же распределение, что и сумма двухсот независимых величин с параметром 1, то можно применять ЦПТ. Нормируйте данную величину и замените на стандартное нормальное распределение.
В справочнике написано, что если

имеет распределение Пуассона с большим параметром

, то величина

имеет распределение, близкое к нормальному, с параметрами

. Но не думаю, что от Вас требуют применения этого факта, если только его явно не было в курсе. Скорее все-таки такое нормальное приближение, как я написал выше, хотя оно и отличается от данного.