高斯分布(正太分布)
对这个问题的研究，可以写好多本书，而且是还没有写出来，人类还不知道那种 :)需要修正一下你的看法，自然界最多的不是正态（高斯）分布，而是长尾（幂律等）分布。你可以搜索一下heavy tail, zipf law之类的关键词。事实上，高斯分布更常见于人造体，而非自然界。原因为啥，我下面讲。高斯分布怎么来的，很简单。只要你观察的系统里，各种对象之间关联很弱，那么他们的总和平均表现，根据中心极限定律，就是高斯或者近高斯的。你看我们人造的东西，很多都是模块化的，比如汽车轮船飞机，桌子椅子板凳，等等。我们人类造东西，都是“搭”出来的，一个模块和另一个模块之间关联很弱，坏了一个模块换掉就好。所以人造系统，其表现，包括性能啊，噪声啊，稳定度啊，都基于高斯分布。但自然界呢，假如有个造物主，它造东西跟人类的思路就很不一样。它手里的作品是“生长”出来的。比如我们人，从一个受精卵发育而来，各个部分强关联，受精卵上一点缺陷，会反映到整个人体的巨大影响。这和桌子有本质区别，就算桌子原始材料有个洞，也不可能造出来桌面和桌腿都很多洞。“生长”这个过程到底服从什么本质的数学规律，我们人类还不确切知道。从2000年以后，学界的研究集中于通过随机游动，扩散这样的动力学行为来对“生长”出来的系统（复杂系统）尝试寻找类似于模块系统的中心极限定律的总体规律。有一些进展，但是还没有特别令人信服的突破性结论。
正态分布的的普遍性可以中心极限定理得到。直白地说，如果一个指标受到若干独立的因素的共同影响，且每个因素不能产生支配性的影响(Lindeberg 条件)，那么这个指标就服从中心极限定理，收敛到正态分布，这就是林德伯格-费勒中心极限定理的意思。举个例子，学生的成绩（指标）受许许多多因素影响诸如状态、能力、心情等等充分多的因素影响，成绩的形成是许多因素影响的加总。这些因素没有一个能够支配性地影响成绩，那么即使这些因素各自都不是正态分布的，它们所形成的成绩也是正态分布的。
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