Наличие долговременной зависимости в современных сетях передачи данных приводит к тому, что объем передаваемого трафика может быть большим на протяжении значительного периода времени. Это, в свою очередь, влечет перегрузку систем на протяжении длительного периода времени. В данной работе рассматривается задача оценки вероятности занятости системы обслуживания с гауссовским входным потоком в течение некоторого заданного периода <nobr>$T$</nobr>. При больших значениях <nobr>$T$</nobr> интересующее нас событие является редким, и для оценки его вероятности с приемлемой точностью необходимо использовать специальные методы понижения дисперсии оценки. В статье рассмотрен частный случай условного метода Монте Карло, который заключается в том, что искомая вероятность может быть выражена как математическое ожидание некоторой функции от так называемого гауссовского моста. Исследована эффективность предложенной процедуры, а также влияние шага дискретизации на свойство получаемой оценки.
гауссовские процессы, условный метод монте карло, процесс моста, редкие события, уменьшение дисперсии