假设您有 Web 服务器的日志。在这些日志中，您有这种类型的元组：

user1, timestamp1
user1, timestamp2
user1, timestamp3
user2, timestamp4
user1, timestamp5
...

这些时间戳代表例如用户的点击。现在，user1将在一个月内多次访问该网站（会话），并且您将在每个会话期间获得来自每个用户的大量点击（假设当用户访问您的网站时，他会点击多个页面）。

假设您想在生成它们的会话中划分这些点击突发，但您没有任何额外的信息来源，只有时间戳列表。如果您计算来自同一用户的两次后续点击之间的间隔分布，您将获得长尾分布。直观地说，你会寻找一个“切割参数”，例如 N 秒，如果timestamp_{i+1} - timestamp{i} > N，那么你timestamp_{i+1}就是新会话的开始。

问题在于，这种分布实际上是两个变量的混合：X =“同一会话中两次后续点击之间的间隔”和 Y =“上一个会话的最后一次点击与新会话的第一次点击之间的间隔”。

问题是，如何估计这个 N，仅通过查看点击次数来划分两个分布（可能有一点重叠）？