在概率分布模型方面，不同的分布假设会直接影响熵模型的拟合能力与灵活性。均匀分布是较为基础的建模方式，常用于量化过程的可导近似。在端到端训练中，量化操作本身不可导，因此常通过加入均匀噪声的方式近似量化误差，使模型能够在训练阶段进行梯度传播。虽然均匀分布形式简单、计算方便，但其对真实潜变量分布的刻画能力有限，通常更多地服务于训练过程中的近似处理，而非最终的精细概率估计。
高斯分布是熵建模中应用较为广泛的分布形式。该方法通常假设潜变量服从高斯分布，并通过均值和方差等参数刻画其概率特征。与固定概率模型相比，高斯模型能够根据不同位置或不同通道的特征变化调整概率估计，因此具有更强的适应性。在实际建模中，若仅使用零均值高斯分布，则模型表达能力相对有限；若进一步引入可变均值和尺度参数，则可以更好地适应潜变量分布的偏移和离散程度变化，从而提高概率估计精度。
除高斯分布外，拉普拉斯分布和混合分布模型也常被用于潜变量建模。拉普拉斯分布对尖峰厚尾数据具有一定适应能力，适合描述部分稀疏特征的统计特性。混合分布模型则通过多个简单分布的加权组合增强表达能力，例如高斯混合模型可以在一定程度上拟合多峰分布，使熵模型更加灵活。不过，分布表达能力的提升往往伴随着参数量和计算复杂度的增加，因此在模型设计中需要综合考虑压缩性能、编码复杂度和推理效率之间的平衡。