Пуассоновская с.в. - замеры на неравных интервалах

[Bridgeport]

Я наблюдая за прибытием покупателей в магазин. Особенность моего наблюдения состоит в том, что это происходит на неравных интервалах. Пример: за первые 2 часа пришло 10, за следующие 3 часа пришло 8, за следующий час пришло 12.

Я бы хотел использовать Пуассоновскую случайную величину для моделирования это проблемы. А конкретнее я бы хотел подсчитать доверительный интервал количества покупателей за следующий час или 3 часа с вероятностью 90%. Я примерно знаю как решать эту проблему в случае, когда Пуассоновская величина наблюдается на равны интервалах. Что делать в моей ситуации мне не очевидно? Если ли какие-нибудь стандартные решения? Подскажите.

Дополнение:
Первое, что приходит в голову это рассматривать произведения времени на количество прибывших покупателей, т.е. в примере выше у меня будут следующие величины: $2\cdot 10, 3\cdot 8, 1\cdot 12$.

[iancaple]

Число покупателей в произвольно взятый час будет распределено по Пуассону, если поток стационарный. А стационарность вообще-то магазину несвойственна , есть часы пик, период обеденных перерывов ближайших предприятий, и тп.
Ну предположим, это число распределено по Пуассону с показателем $\lambda$. Можно оценить этот показатель по методу максимального правдоподобия.
Число покупателей, пришедших за 2 часа, распределено тоже по Пуассону с показателем $2\lambda$. За 3 часа -ну Вы догадались
Все эти три СВ независимы. А того, что они распределены не одинаково, ММП не боится
Напишите произведение вероятностей этих трех событий, которые случились, и найдите максимум по $\lambda$

[Bridgeport]

@iancaple большое спасибо! Получил ответ $\lambda = \frac{k_1+k_2+k_3}{t_1+t_2+t_3}$. Удивительно как ММП приводит к простым, интуитивным ответам.