事实上，当我们检查同一个人每次连续发送邮件之间的时间间隔时，没有人遵循我们熟知的泊松分布。相反，不管是谁，他的模型都符合幂律分布。
爆发洞察
一旦幂律出现，爆发点的出现就在所难免。实际上，幂律预测出大部分邮件都是在短时间内连续发送的，所以我们的邮件模型中出现了一个爆发点。同时，它也预见了人们会数小时或数天不发邮件。跟理查森资料中少有的大型战役，以及帕累托分析的少数富豪是一样的道理，最终，我们的邮件模型遵循着一种内在和谐，短时间的活跃和长时间的耽搁相互交替，形成的一个精确的规律，一个我们从未想到，也不用花费力气去遵守，甚至一开始人们认为其并不存在的规律。
人类行为遵循共同的幂律分布
那又怎样呢？且不说你的生活不只是围着邮件转，就算是，谁又会在乎它们遵循什么数学规律呢？若我们在认为这一切都是随意为之时并未感到困扰，那为什么在知道了它们不是随意发生的时候会耿耿于怀呢？
反过来想，这种爆发吸引人的主要原因就是它不只适用于我们的邮件模型。比方说，在浏览那些我们感兴趣的网站时，我们通常会先点击几个链接，看几篇文章，在上面停留几分钟后再离开。我们很难相信这种随性而又随意的模型遵循什么内在规律，但事实是它确实遵守了。当我的研究小组在测量一个用户在一个网站上连续点击链接的时间间隔时，幂律规律再次映入我们的眼帘。
受到邮件模型与网页浏览习惯具有相似性的激励，我开始搜集其他人类行为中的信息。
爆发实践
不久之后， 我发现伦敦帝国理工学院（Imperial College）的物理学家玛雅·帕祖斯基（Maya Paczusky）和她的学生乌利·哈德尔（Uli Harder）正在研究人们打印资料的时间间隔。爆发点再次出现：我们会在短时间内打印很多资料，然后又转向其他日常事务。
圣母大学的赫斯伯格图书馆（The Hesburgh Library）慷慨地为我们提供了学校学生和教师们借书的详细记录。跟联邦调查局不同，我们不关心大家都读了什么书，只关心每位读者来图书馆的时间。爆发点又一次出现了：一个典型的读者会在几个小时内查阅多本书--可能是为某堂课或是某份论文做准备。然后有很长一段时间都不出现，就像他完全忘掉图书馆这回事儿一样。
