Gerçek hayata ait bir olay ile alakalı mümkün fiziksel problemler hakkında fikir elde edilmesi ve geleceğe dair belirsizliğin modellenmesi için rastgele sayılar ile bu olayın simüle edilmesi yararlı bir yoldur. Bir olayın olasılık senaryosunun gerçek hayatta deneyinin yapılması çok zaman alabilir. Örneğin bir paranın havaya atılması deneyinde yazı gelmesi durumuyla ilgilenildiğinde teorik olasılığın 1/2 olduğu bilinir (Ross, 1976). Fakat deney yapılarak bu oranının elde edilmesi, büyük sayıların zayıf yasası gereği birçok deneme gerektirmektedir (Schervish ve DeGroot, 2014). Bu deneyleri tek tek gerçekleştirmek yerine bir program yardımı ile simüle edilmesi çok daha az zaman alacaktır. Bu bilgisayar programının doğruluk oranı, programda üretilen rastgele sayıların "rasgelelik" kavramına ne kadar uyup uymadığı ile ilgilidir. Bir sayı dizisi incelendiğinde, rastgeleliğin bazı özelliklerinin bu sayı dizisinde olup olmadığı sorgulanabilir. Rasgele bir sayı dizisini insan kendi aklını kullanarak elde edemeyecektir. Hatta ne kadar rasgele davranmaya çalışırsa çalışsın, bir o kadar rasgelelikten uzaklaşacaktır (Hill, 1998). Bu aşamada doğayı taklit etmek ya da teknolojiyi kullanmak en iyi yol olacaktır. Bir dizinin rasgele olup olmadığı hakkında ayrıntılı bir tartışma için Knuth (2014)'a bakınız. Rasgeleliğin kesin bir tanımı olmamakla birlikte, rastgele derken, aralığın eşit boyutlu alt aralıklara bölünmesi halinde, üretilecek bir sonraki rastgele sayının alt aralıklardan herhangi birine düşme olasılığının eşit olması, tanımı yeterli olacaktır. Bu özelliğe sahip rastgele sayılara, düzgün dağılmış rastgele sayılar denir (Ross, 1976).