效体积 (155 - 30) / 825 = 125 / 825 ≈ 0. ≈ 0.152。

可以看出，各点数出现的概率（基于这个简化模型）呈现出明显的梯度：6点概率最高（0.182），1点概率最低（0.152）。每个点数之间的概率差大约是 0.006（千分之六）。那么概率最高的6点与概率最低的1点之间，概率相差 5 x 0.006 = 0.03，也就是3% 的差距！

“3%的概率差距已经不低了呀！！！”李飞在心中惊叹。这意味着，在大量的投掷中，他获得大成功（6点）的次数，将系统性地比获得大失败（1点）多出3%！虽然这只是基于体积权重模型的“修正概率”，并非严格符合物理现实的真实概率（真实概率还涉及转动惯量、桌面碰撞等复杂因素，但趋势一致），但就问你，这玩意儿对使用者来说，公不公平？

显然不公！而且是极大地偏向于使用者的不公！

为了验证，他把这些近似概率加起来：0.1818 + 0.1757 + 0.1696 + 0.1636 + 0.1575 + 0.1515 = 0.9997。总和为0.9997，比1少了0.0003（万分之三）。这缺失的万分之三，或许可以理解为是那些超出正常1-6点范围之外的特殊点数（比如可能存在的、理论上的0点或7点）的“概率空间”，或者只是计算累积的舍入误差。但无论如何，这个“不公”的数值（最高与最低点差3%），已经相当可观，甚至可能等于之前某些因素造成的影响的十分之一了！

“所以对于李飞而言，这实在是太不公平了呀！！！”他在心中再次呐喊，但这次的含义与之前截然不同。这分明是得了便宜还卖乖的“不公平”！

“真的，你信我，这实在是太不公平了呀！！！！！至少对他人（比如他的敌人，或者那些使用普通骰子的人）而言，这简直是作弊级别的优势！” 这种系统性的幸运偏斜，哪里是代价？这分明是隐藏的福利！之前的担忧和“代价论”，完全是一场建立在错误前提上的乌龙。尴尬之余，一丝难以抑制的、发现意外之喜的微妙情绪，开始在他心底悄然滋生。