在确定使用哪种分布来建模数据时，可以尝试使用一些常见的概率分布来拟合数据，并通过比较不同模型的拟合效果来选择合适的分布。以下是一个基本的解决方法示例：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

2. 生成或加载数据（假设已经有一组数据）：

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

3. 创建一个函数来拟合不同的分布并计算拟合优度：

def fit_distributions(data):
    # 初始化结果字典
    results = {}
    
    # 尝试拟合常见的分布
    distributions = ['norm', 'expon', 'uniform']
    
    for dist_name in distributions:
        # 拟合数据
        dist = getattr(stats, dist_name)
        param = dist.fit(data)
        
        # 计算拟合优度
        D, p = stats.kstest(data, dist_name, args=param)
        
        # 保存结果
        results[dist_name] = {'param': param, 'D': D, 'p': p}
    
    return results

4. 调用函数并打印结果：

results = fit_distributions(data)

for dist_name, result in results.items():
    print(f'{dist_name}:')
    print(f'  param = {result["param"]}')
    print(f'  D = {result["D"]}')
    print(f'  p = {result["p"]}\n')

5. 比较不同分布的拟合优度并选择合适的分布：

best_fit = max(results, key=lambda x: results[x]['D'])
print(f'Best fit distribution: {best_fit}')

通过比较结果字典中的D值（Kolmogorov–Smirnov拟合优度检验的统计量）可以选择最佳的分布。请注意，这只是一个基本的示例，您可能需要根据实际情况进行调整和优化。