Продолжение
Теперь вернемся к вероятностной модели 1.
В вероятностной модели 1, в отличие от вероятностной модели 2,

раз производится выборка из всех натуральных чисел, находящихся на интервале
![$[1,x]$ $[1,x]$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/b/2/9/b29caeefecfda9fbf99472cfba44e5df82.png)
. После каждой выборки проверяется принадлежность выбранного натурального числа целочисленной, положительной, инъективной последовательности.
Обычно, когда мы подсчитываем, сколько натуральных чисел принадлежат нужной последовательности на интервале
![$[1,x]$ $[1,x]$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/b/2/9/b29caeefecfda9fbf99472cfba44e5df82.png)
мы перебираем члены натурального ряда последовательно в порядке их увеличения. В данном случае, мы выбираем натуральные числа из интервала
![$[1,x]$ $[1,x]$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/b/2/9/b29caeefecfda9fbf99472cfba44e5df82.png)
наугад.
Поэтому, в случае, если

конечно, то существует отличная от нуля вероятность, что один и тот же член нужной последовательности может быть выбран несколько раз, а какие-то члены последовательности из интервала
![$[1,x]$ $[1,x]$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/b/2/9/b29caeefecfda9fbf99472cfba44e5df82.png)
вообще могут быть не выбраны.
В случае, если

бесконечно, то вероятность, что один и тот же член нужной последовательности может быть выбран несколько раз равна 0 (также как в вероятностной модели 2), поэтому каждый раз выбирается другой член последовательности. Так как всего существует

натуральных чисел на интервале
![$[1,x]$ $[1,x]$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/b/2/9/b29caeefecfda9fbf99472cfba44e5df82.png)
, то за

попыток выбирутся все члены нужной последовательности и с вероятностью 1 все они будут учтены.
В случае, если

большое число, то с вероятностью близкой к 1 все члены нужной последовательности будут учтены. Чем больше число

, тем ближе к 1 будет вероятность, что все члены нужной последовательности будут учтены.
С формальной стороны вероятностная модель 1 рассматривалась ранее на основании закона больших чисел.
Теперь о методологии.
Известно, что методы теории функции комплексного переменного (ТФКП) стали использоваться для моделирования распределения простых чисел с середины 19 века.
Прорыв в этом направлении сделан Риман в знаменитых гипотезах.
Недооценка ТФКП стоила Чебышеву доказательства закона об асимптотическом распределении простых чисел.
Вероятностные методы стали использоваться для моделирования распределения простых чисел с начала 20 века в гипотезах Литлвудом, Харди, Крамером.
При моделировании распределения простых чисел вероятностные методы дают более сильные результаты, чем ТФКП.
Поэтому не стоит их недооценивать!