它看起来很像指数分布（假设低于 0 的位是密度估计中平滑的产物）。

我会看一个qqplot。在 R 中，如果x包含您的数据：

n <- length(x)
qqplot(x, qexp( (1:n - 0.5)/n ) )

请注意，在density()用于非负数的情况下，最好使用，from=0因为您知道密度为 0 低于 0。

plot(density(x, from=0))

我还认为，如果遵循指数分布，那么应该遵循均匀分布，因此以下可能是一个合理的诊断：$X$$e^{-X/\mu_X}$

hist(exp(-x/mean(x)), breaks=2*sqrt(length(x)))

通常不可能通过查看这样的直方图来识别分布。

首先，在对数刻度上绘制密度：

这种密度的尾部（从 40 左右开始）接近线性，表明它接近指数。这是性格特征的一部分。更进一步，通过形成残差（在对数尺度上，有效地采用密度与指数曲线的比率）来比较密度与此表征：

显然，这个密度不是指数的：对于小的值，它几乎是指数拟合尾部的四倍。我们必须在表征上走得更远。

我们试图尽可能简单地描述残差：这意味着用较长的直线段或抛物线段来表示。（在这个对数尺度上，直线段是指数趋势，而抛物线段看起来像一个正常的分布。）显然有两个类似抛物线的部分：一个以 1 为中心的尖峰和一个以 25-30 为中心的浅而宽的部分。第一个对应于具有小标准偏差（大约 5-6）的截断正态分布的健康部分，而第二个对应于具有较大标准偏差（可能大约 10）的大部分正态分布。这表明密度无法通过简单的数学公式（例如 Gamma 或 Weibull）来充分描述，但也许可以将其分解为两种或三种成分的混合物。寻找这些组成部分中的每一个是否具有某种意义：这些数据是否确实涉及倾向于发生在 1 附近、25 附近和 40 以外的现象的某种组合？

假设像其他人一样，零以下的小尖峰是密度平滑过程的产物，而不是少量负数据，您的分布看起来像指数分布。

我将从指数分布或稍微灵活的 Weibull 分布开始，看看其中任何一个是否适合。这两者在实现、可视化等方面的难度和拟合数据的可能性之间取得了不错的平衡。

这是一个长尾分布。GB2（Generalized beta of second kind）有四个参数，对于这类数据有很好的灵活性。它在包装中GB2。