反过来，事件在时间 t 之内发生的概率（至少出生一个的概率），就是1减去上面的值。
接下来15分钟，会有婴儿出生的概率是52.76%。
接下来的15分钟到30分钟，会有婴儿出生的概率是24.92%。
指数分布的图形大概是下面的样子。
可以看到，随着间隔时间变长，事件的发生概率急剧下降，呈指数式衰减。想一想，如果每小时平均出生3个婴儿，上面已经算过了，下一个婴儿间隔2小时才出生的概率是0.25%，那么间隔3小时、间隔4小时的概率，是不是更接近于0？
指数分布的概率密度为：
式中：x是给定的时间；λ为单位时间事件发生的次数；e＝2.71828。
指数分布概率密度曲线如下图：
指数分布具有以下特征：
（1）随机变量X的取值范围是从0到无穷；
（2）极大值在x＝0处，即f(x)＝λ；
（3）函数为右偏，且随着x的增大，曲线稳步递减；
（4）随机变量的期望值和方差为µ＝1/λ，σ2＝1/λ2。
通过对概率密度函数的积分，就可以得到相应的概率，其表达式有两种
P(X≥x)＝e-λx
P(X≤x)＝1－e-λx
例：某电视机生产厂生产的电视机平均10年出现大的故障，且故障发生的次数服从泊松分布。