Випадкові вектори
Окремі елементи можуть або не можуть бути кореговані. Прикладами розподілів, використовуємих для опису корельованих випадкових векторів, є багатовимірний нормальний розподіл і багатовимірне t-розподіл. Загалом, можуть бути довільні кореляції між будь-якими елементами, однак це часто стає некерованим вище певного розміру, що вимагає додаткових обмежень на корельовані компоненти.
Випадкові матриці
Випадкові матриці можуть бути розташовані лінійно і розглядатися як випадкові вектори, однак це не може бути ефективним способом представлення кореляцій між різними елементами. Деякі імовірнісні розподілу спеціально призначені для випадкових матриць, наприклад, матриця нормального розподілу і розподіл Вишарта.
Випадкові послідовності
Іноді вони вважаються такими ж, як випадкові вектори, але в інших варіантах термін застосовується конкретно до випадків, коли кожна випадкова змінна корелює тільки з прилеглими змінними (як у моделі Маркова). Це приватний випадок байєсівської мережі і використовується для дуже довгих послідовностей, наприклад, генні ланцюжка або довгі текстові документи. Ряд моделей спеціально розроблений для таких послідовностей, наприклад, приховані марківські.
