すべてのシステムが同じように動作するわけではないため、アナリストはシステムを正確に表現するためにさまざまな種類のモデルを使用します。モデルは、時間、ランダム性、状態変化の扱い方に基づいて分類できます。

• 離散型と連続型 In 個別の モデルでは、システムの変更は特定の別々の時点（顧客が銀行に到着するなど）で発生します。 連続的な モデルでは、システムの状態変数は時間とともに絶えず変化します（ダムを満たす水位のように）。
• 確率的 vs. 決定論的 確定的 システムとは、ランダム性の影響を受けないシステムのことです。初期条件が与えられれば、出力は常に同じになります。 確率論的な しかしながら、システムはランダム性の影響を受けるため、その出力はシミュレーションを実行するたびに異なる可能性のあるランダム変数となる。
• 静的 vs. 動的 静的 モデルは時間の経過による影響を受けません。良い例としては、ランダムサンプリングを用いてリスクや結果を理解するモンテカルロシミュレーションが挙げられます。 ダイナミック 一方、モデルは、時間とともに変化し進化するシステムを表す。

どのようなモデルを構築するにしても、それが実際のシステムを正確に表現していることを保証することが最も重要です。