記事では、時間系列基盤モデル（TSFM）が優れた予測精度を達成しているものの、単に精度だけでは実用的な価値が測れないことが示されています。予測の形式（ポイント、分位点、パラメトリック、トラジェクションアンサンブル）が、どのような業務タスクを支援できるかに大きく影響します。調査の結果、TSFMの約三分の二はポイントまたはパラメトリック予測しか行っておらず、トラジェクションアンサンブルが必要な多くの業務タスクには対応できていないことが判明しました。予測の形式がどのように変換できるかを明らかにし、トラジェクションアンサンブルは追加の仮定なしに簡素な形式に変換できる一方で、その逆は時間依存性を強制する必要があることを証明しています。また、マージナル分布だけでは経路依存性イベントの確率を決定できず、異なる結合分布が同一のマージナルを持つ場合でも、異なる実用的な回答をもたらす可能性があることも示しています。