よくあるガウスや正規分布の場合なら、 「10000回実行にかかった時間/10000」のバラツキは 「100回実行にかかった時間/100」のバラツキの1/10になるんよ。 だから、たくさん測れば測るほど、バラツキが減る。 ところが冪分布だと、「たまたまたくさん割り込みはいっちゃった回」の影響が大きくて、たくさん測ってもバラツキが減らない。 （たくさん測ると「たまたま」が入る確率が上がって、その結果バラツキが小さくならない。） 100回実行の結果を3つ比較した時、10000回実行の結果を3つ比較した時で、差があまりなくなってしまうということ。 それでこの手のベンチを平均で処理してるとみんなおちゃめ氏のように「バラツキが大きい」ということになる。