И что соответствующая последовательность случайных величин

не может иметь предельным нормальное распределение?
Да, не может.
Собственно и в обычной ЦПТ Вам при суммировании нужно из суммы вычесть ожидание и поделить на дисперсию, почему здесь Вы хотите обойтись без этого?
http://matwbn.icm.edu.pl/ksiazki/aa/aa4/aa417.pdf
Там еще одна формулировка, отличающаяся и от Вашей, и от википедийной. Очевидно противоречит Вашей, и я сходу не соображу, как соотносится с википедийной.
Пусть

- число делителей числа

,

- функция распределения нормального распределения.
Для арифметической функции

, пусть

.
Пусть

, и пусть

.
Ваше утверждение:

.
Утверждение из Википедии:

.
Утверждение из статьи:

.
У Вас и в Википедии все случайные величины (начиная с четвертой) имеют одно и то же значение на, например, числе

: у Вас

, в википедии примерно

. В статье же у всех случайных величин значения на

разные, потому что каждая следующая величина имеет свой сдвиг и масштаб.
Конечно двойной логарифм растет довольно медленно, и, возможно, такая замена на предел не влияет. Но это надо доказывать, и мне сходу не очевидно как.