我想模拟一条（非常长的）巴士路线，其中巴士随着时间的推移在路线上随机分布，但巴士到达我的巴士站的平均时间正好是 20 分钟。为此，我创建了一条 2000 万分钟的线性时间带，并在该时间间隔内随机分散了 100 万辆公共汽车。我只是将标准随机浮点生成器的输出（在区间 [0,1) 上的均匀分布）乘以 2000 万，以生成 100 万次随机分布在 2000 万分钟内的到达时间，时间线上的所有点的可能性均等。这样一来，100 万辆公交车到站之间的所有时间加起来总长度为 2000 万分钟，公交车之间平均等待 20 分钟。
我想知道的是，这个简单的过程是否会为公交车到达创建泊松过程。或者这会是其他一些过程吗？产生的工艺参数是什么？有比我更了解统计知识的人会告诉我由时间轴上如此简单的均匀分布事件分散所产生的统计过程吗？这是一种易于使用的编程技术，所以我想确保我没有误解它。
谢谢。