Прошу проверить данное решение задачки ( и поправить, если что не так):
Пусть даны независимые случайные величины

и функция совместного распределения

.
Пусть более того дано, что

.
Доказать, что тогда

( равенство можно считать выполненым почти всюду )
Соображения:

.
Для любого фиксированного

возьмём

, для

, подставим в формулу выше и воспользуемся теоремой Фубини, поменяв порядок интегрирования:

( тут

- интеграл от плотности по соответствующему

мерному пространству )
Подставив обратно, получим
Далее нужно, видимо, применить теорему Радона-Никодима: оба представления функции распределения задают одну и ту же вероятностую меру, а, значит

почти всюду.