如何有效地对两个零膨胀的概率分布进行卷积？
我正在尝试用分布 X 和 Y 对两个事件 X 和 Y 的货币损失进行建模。我不知道基本的分布类型（例如正态分布、贝塔分布等），但我知道它们是连续的。我所拥有的是代表概率分布 X 和 Y 的均匀间隔离散样本。我知道我通过卷积得到答案，但我担心零通货膨胀。
我知道事件 X（或 Y）有可能不会发生，并且我知道我可以通过零膨胀我的分布来对其进行建模。 为了保持样本步骤统一，我可能必须在模型分布中添加大量的零。这将大大增加卷积的大小，从而增加处理时间。
我尝试过发生和不发生的组合，但是当我处理大量事件时，这种组合无法扩展。
有谁知道如何有效地使用零膨胀分布的卷积？
最后，我只是使用了零膨胀，并使用了高效的卷积方法（scipy 中的 oaconvolve）。计算成本是可以忍受的。