Das Phänomen, das das zipfsche Gesetz zu beschreiben sucht, ist zutreffend und anerkannt: Häufigkeiten, nach fallenden Werten sortiert, erinnern oft an einen hyperbolischen Verlauf. Die zipfsche Herleitung wirft jedoch noch viele Fragen auf, die möglicherweise darauf zurück zu führen sind, dass - trotz der schwierigen interdisziplinären Problemstellung - die mathematisch-statistische Formulierung der postulierten Gesetzmäßigkeit zumindest nicht ausreichend von einem Statistiker begleitet wurde. Die Häufigkeiten als Resultate der Auszählung der Buchstaben samt Leerzeichen, Beistrich und Punkt erinnern nämlich weder für das Englische noch für das Deutsche in erster Linie an eine Hyperbel, sondern viel mehr an eine sich der Abszisse asymptotisch nähernde Funktion zur Basis e im ersten Quadranten mit Maximum bei x=0. Betrachten wir die Flächenaufteilung der standardisierten Gaußschen Normalverteilung im ersten Quadranten, so verteilt sich die Fläche von 0,5 über 3 Standardabweichungen ("Drittel"-Abschnitte) gegenüber den zipfschen Häufigkeiten wie folgt: 1.Drittel 2.Drittel 3.Drittel GaußNV 68% 27% 5% ZipfG 75,6% 19,7% 3,7% (aus der Auszählung der Buchstaben deutscher Texte) Dass die reale Häufigkeitsaufteilung im Groben von herkömmlichen Verteilungen nicht sonderlich abweicht, spricht ebenfalls dafür, dass es besser fundierte statistische Methoden als den zipfschen Ansatz längst gibt. Es bleibt offen, ob ein Ranking von Häufigkeiten von Wörtern oder verwendeten Buchstaben in Sprachen tatsächlich durch eine so strenge Gesetzmäßigkeit wie das zipfsche Gesetz hinreichend beschrieben werden kann. Das Sortieren von Häufigkeiten bekannter Verteilungen kann zu ähnlichen Rankings führen wie sie das zipfsche Gesetz beschreibt. Hierbei ist wiederum nicht klar, wofür die Werte auf der Abszisse solcher Verteilungen stehen sollen, wenn nicht für den Informationsgehalt.