其实是泊松分布的经典应用：
已知某呼叫中心每小时会进ci个电话，每个电话平均时长为tp，则在任意给定时刻，并发电话的为x的概率服从泊松分布。此处假设不同的电话是完全独立事件。
并发电话为x的概率，等同于在tp时长内，进入x路电话的概率。在tp时长内，平均会进的电话数为tp*ci。因此，并发电话小于或等于x的概率为（excel公式）：
POISSON(x,tp*ci,TRUE)
其中最后一个参数TRUE，表明这里计算的是并发电话小于或者等于x的概率；如果用FALSE，则只计算等于x的概率。
此公式可用于呼叫中心容量规划，比如：如果已知呼叫量和平均通话时长，则要确保容量在99%的情况下够用，则只需求x，使得POISSON(x,tp*ci,TRUE)>0.99。
在某呼叫中心，把历史数据应用了一下，符合度很高：
其中横轴是时间，黄色为实际并发量，蓝色为按照0.999计算出的并发量上限。
如果把横轴改成按照实际并发量排序，则得到：
可以看到实际并发量几乎总是在预计容量之下。几个实际并发量高于预计容量的情况，后来证实都是系统出了故障，导致客户竞相反复拨打，意味着不仅原来的参数不再适用，独立同分布的假设也不再适用。