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@@ -62,7 +62,7 @@ Si noti poi che, nel caso in cui i parametri $\theta_{j,i}$ siano stimati con il
 ## 1.3 Il caso pratico in cui siano dati i _trend_ dei massimi annuali di pioggia su alcune durate
 
 In recenti studi disponibili in letteratura, quale quello sopra citato di Mazzoglio _et al._ (2025), vengono forniti come già calcolati i _trend_ dei massimi annuali di pioggia per lacune durate (tipicamente 1 e 24 ore), stimati con il metodo di Theil-Sen (_Sen's slope_, Wilcox, 2001). Nella sezione [trends](https://gitlab.cfr.toscana.it/menorischio/menorischio-progettazione/-/tree/main/trends) dell'archivio dati di questo sito sono disponibili i valori del suddetto studio, in _mm/anno_, in formato _raster_ per l'intera Toscana.
-Nell'analisi dei massimi annuali, la distribuzione di probabilità teoricamente corretta da assumere è la _GEV_ (si veda anche [Appendice A](./AppendiceA.md)), che ha espressione generale:
+Nell'analisi dei massimi annuali, la legge di probabilità teoricamente corretta da assumere è la _GEV_ (si veda anche [Appendice A](./AppendiceA.md)), che ha espressione generale:
 
-$$\exp\left\{ -\left[ 1 + \xi \left( \frac{x - \mu}{\sigma} \right) \right]^{-1/\xi} \right\}$$
+$$\\mathPP \left[ X \le x \right] = G \left( x \right) = \exp\left\{ -\left[ 1 + \xi \left( \frac{x - \mu}{\sigma} \right) \right]^{-1/\xi} \right\}$$