15.04.24_2

# параметры биномиального распределения
n = 1000000
p = 0.4
k = 399500
# зададим мат.ожидание и ст.отклонение нормального распределения равными
# мат.ожиданию и ст.отклонению биномиального распределения
mu = n * p
sigma = (n * p * (1 - p))**0.5

# задаём нормальное распределение
distr = st.norm(mu, sigma)

# считаем вероятность хвоста слева от 399.5 тысяч
result = distr.cdf(k)
print('Вероятность открытия сообщений:', result)

arange = np.arange((mu - 4 * sigma),(mu + 4 * sigma),1)
plt.plot(arange, st.norm.pdf(arange, mu, sigma), 'b--')
plt.xticks(rotation=45)
plt.axvline(x=k, color='red')
plt.axvline(x=mu, color='green')
plt.show()