指数分布是一种连续概率分布，其特点可以总结如下：
1. 正态性: 指数分布最常见的用途是模拟不断发生的独立事件的时间间隔，例如到达机场的飞机的时间间隔。在这种情况下，事件发生的时间间隔可以近似为指数分布。
2. 无记忆性: 指数分布具有无记忆性，即已经等待了一段时间后，再等待一段时间所需要的平均时间与之前的等待时间无关。这意味着在指数分布中等待一个事件的时间与之前等待的时间长度无关，事件发生的概率不会随着时间的推移而改变。
3. 单峰性: 指数分布是单峰的，即其概率密度函数呈现出一个峰值，而没有其他峰值。在指数分布中，事件的发生概率随着时间的增加逐渐减小。
4. 右偏性: 指数分布是右偏的，即概率密度函数的尾部很长，右侧的尾部延伸至正无穷。这意味着在指数分布中，出现大于平均等待时间的长等待时间的概率是很小的。
5. 期望值和方差: 指数分布的期望值称为参数lambda的倒数，即1/lambda。方差也等于lambda的平方倒数，即1/(lambda^2)。这意味着指数分布随着参数lambda的增加，期望值和方差都会减小。
