本研究では、異種交通（異なるタイプの車両）や混合交通（人間が運転する車と自動運転車）におけるヘッドウェイ分布の限界を克服するために、新たなヘッドウェイ分布を提案しています。従来の指数関数に代わり、実数の基数を使用することで、観測されたヘッドウェイをより柔軟にモデル化。提案された分布は確率関数ではありませんが、確率を計算するために正規化されており、閉じた形式の方程式が導出されています。研究では、五つの公開データセット（highD、exiD、NGSIM、Waymo、Lyft）を用いて提案された分布を評価し、従来の六つの分布と比較。結果、提案された分布は、ヘッドウェイ分布の基本的特性を捉え、物理的に意味のあるパラメータを提供し、高速道路の連続交通流下では他の候補分布よりも優れた性能を示しました。都市道路条件下でも、一定の効果を発揮することが確認されました。