와이블 분포(Weibull distribution)는 신뢰도 데이터를 모형화하기 위해
가장 일반적으로 사용되는 분포이며, 이 분포는 해석하기 쉬우며 매우 유용하다.

신뢰도 분석에서 이 분포를 사용하여 다음과 같은 질문에 대답할 수 있다.
■ 초기고장기간 동안 몇 %의 품목에 고장이 발생할 것으로 예상되는가?)
  (예를 들어, 초기고장기간인 8시간 동안 몇 %의 퓨즈에 고장이 발생할 것으로 예상되는가?
■ 실제 사용 수명 단계 동안 몇 개의 보증 클레임을 예상할 수 있는가?
  (예를 들어, 이 타이어의 실제 사용 수명 기간인 50,000km 동안
   몇 개의 보증 클레임을 받을 것으로 예상되는가?)
■ 언제 빠른 마모가 발생할 것으로 예상되는가?
  (예를 들어, 엔진이 마모 단계에 들어가지 않도록 하려면
   언제 유지보수의 정기적인 일정을 결정해야 하는가?)
 

와이블 분포(Weibull distribution)는 오른쪽으로 치우치거나,
왼쪽으로 치우치거나 대칭적인 데이터를 모형화할 수 있으므로
이 분포는 진공관, 축전기, 볼 베어링, 릴레이, 자재 강도 등 다양한 분야에 걸쳐
신뢰도를 평가하기 위해 사용된다.

와이블 분포(Weibull distribution)는 또한 감소하거나 증가하거나
일정한 위험 함수를 모형화하여 품목의 수명 단계를 설명할 수 있다.

제품 고장이 반도체 고장과 함께 발생할 수 있는 부식과 같이 화학 반응 또는
저하 과정에 의해 야기되는 경우에는 Weibull 분포가 효과적으로 작동하지 않을 수도 있다.
일반적으로, 이러한 상황은 Lognormal분포(대수 정규 분포)를 사용하여 모형화된다.