Opisany skrótowo w poprzednim punkcie sposób analizy niezawodności systemu, wykorzystujący symulację metodą Monte Carlo jest ogólny i, pomijając nakłady obliczeniowe, zawsze prowadzi do rezultatów. Jednakże w pewnych przypadkach stosowanie aż tak ogólnej metody wydaje się dyskusyjne.
Przykładem może być problem analizy systemu spełniającego następujące warunki. Po pierwsze analizowany system jest stosunkowo prosty w tym sensie, że zbiór stanów niezawodnościowych nie jest zbyt liczny i łatwo można opisać mechanizm zmiany stanów. Po drugie, rozkłady zmiennych losowych opisujących czasy przejścia pomiędzy stanami nie są wykładnicze. Tak sformułowane zagadnienie analizy niezawodności systemu można oczywiście próbować rozwiązywać za pomocą ogólnej metody opartej na symulacji Monte Carlo. Jednak można również próbować rozwiązywać zadanie inaczej, w sposób przybliżony.
Przybliżenie może polegać na świadomym zastąpieniu rozkładów, które nie są wykładnicze, rozkładami wykładniczymi i dalszej analizie systemu metodą opartą na procesach Markowa. Nasuwają się od razu oczywiście pytania. W jaki sposób rozkład, o którym wiemy, że nie jest wykładniczy można przybliżyć rozkładem wykładniczym? Jaki błąd powoduje taki zabieg? Jak w ogóle taki błąd mierzyć?
Innym sposobem przybliżonego rozwiązania postawionego wyżej zadania, być może z formalnego punktu widzenia bardziej uprawnionym, jest aproksymowanie rozkładów niewykładniczych mieszankami rozkładów wykładniczych i zastosowanie analizy metodą procesów Markowa. Sposób taki, jak wiadomo, pozwala na przybliżenie każdego znanego rozkładu z dowolną dokładnością. Metoda ta wraz ze wzrostem dokładności przybliżenia powoduje jednak zwiększanie liczności zbioru stanów systemu. Nie jest też bezpośrednio oczywiste jakie przybliżenie i którego rozkładu można już uznać za wystarczające.
Oba przybliżone sposoby analizy niezawodności systemu mają w porównaniu z metodą symulacji Monte Carlo jeszcze jedną wadę. Nie pozwalają na wyznaczenie rozkładów poszukiwanych parametrów systemu, lecz jedynie ich wartości punktowe.