statistics - 短信回复延迟的概率分布

Question

我正在编写一个使用短信作为通信的应用程序。
我选择订阅一个 sms-gateway，它为我提供了一个 API。

API 具有发送和拉取新消息的功能。然而，它没有任何类型的推送功能。

为了最有效地进行查询，我正在寻找有关人们在回复短信之前等待多长时间的数据 - 作为概率函数。

额外信息:

该应用程序是交互式的(可以如此)，所以我认为时代将与现实生活中的人与人交流非常相似。

我认为个人风格的差异不会对查询的正确时间和频率产生重大影响，因此平均数据应该没问题。

更新

收到的许多很棒的答案给我留下了深刻的印象和磨练。我得出的结论是，我最好的尝试将是一些适应性强的启发式方法，包括指数(或多项式)退避。

一直以来，我都会收集统计数据供以后分析。也许会出现一些东西。我想我会在从概率分布生成 poll-frquenzies 的算法上作弊。那会很有趣。

再次感谢很多次。

Answer 1

在没有任何真实数据的情况下，最好的解决方案可能是编写代码，以便应用程序根据当前响应时间的历史记录调整等待时间。
基本思路如下:
步骤 1:设置每 x 秒拉一次的初始频率。
第 2 步:在 y 持续时间内以上述频率拉取消息。
第三步:如果发现消息一直在等你拉，就减少x，否则增加x。
几个设计考虑:

永远调整或在一段时间后停止
您可以永远重复第 2 步和第 3 步，在这种情况下，应用程序会根据短信模式动态调整自身。或者，您可以在一段时间后停止以减少应用程序开销。

调整标准:按客户或跨所有客户
您可以选择在第 3 步中针对每个客户或跨所有客户进行调整。

我相信 GMAIL 的 smtp 服务也是如此。