Не все системы ведут себя одинаково, поэтому аналитики используют разные типы моделей для их точного представления. Модели можно классифицировать в зависимости от того, как они обрабатывают время, случайность и изменения состояния.

• Дискретные и непрерывные In дискретный В моделях изменения в системе происходят в определенные, отдельные моменты времени (например, когда клиенты приходят в банк). (CIJ) В моделях переменные состояния системы постоянно меняются со временем (подобно уровню воды, заполняющей плотину).
• Стохастический против детерминированного детерминистический Системы — это системы, на которые не влияет случайность; при заданных начальных условиях выходные данные всегда будут одинаковыми. Стохастический Однако на работу систем влияет случайность, а это значит, что их выходные данные представляют собой случайную величину, которая может меняться при каждом запуске симуляции.
• Статика против динамики статический На модели не влияет течение времени. Хорошим примером является моделирование методом Монте-Карло, которое использует случайную выборку для понимания рисков или результатов. Dynamic С другой стороны, модели представляют собой системы, которые меняются и развиваются с течением времени.

Независимо от типа создаваемой модели, крайне важно обеспечить ее корректное и точное отображение реальной системы.