¿Cuál es el mejor estimador para futuros intervalos de minería, el objetivo del protocolo de 10 minutos o el promedio histórico observado?

El protocolo Bitcoin está diseñado para que la dificultad de la red se ajuste periódicamente para que se extraigan nuevos bloques en promedio cada 10 minutos. Sin embargo, mirando hacia atrás en los últimos 10 años, parece que el intervalo de minería promedio observado es de 567,35 segundos. Calculé esto restando la marca de tiempo del bloque nr. 573.795 con la marca de tiempo del bloque nr. 0 y dividiendo por 573.794. Sé que las marcas de tiempo de bloque no son tan precisas, pero este error debería ser insignificante.

La minería de Bitcoin se puede modelar como un proceso de Poisson con ciertas suposiciones simplificadas. Si he hecho bien los cálculos, el intervalo de confianza del 95 % de un proceso de Poisson con λ = 1,0575 (número promedio histórico de bloques extraídos cada 600 segundos) y n = 573794 (número actual de intervalos de bloques históricos) permite un cálculo real intervalo de minería no superior a 568,1 segundos, un límite de error que está muy lejos del intervalo de bloque de 600 segundos predicho por la dificultad de la red.

Soy consciente de al menos una razón por la que hay una discrepancia, y ese es el intervalo de ajuste de dificultad de bloque de 2016. Esto fue discutido y respondido en una pregunta de relación aquí . Pero, ¿es esta la única razón por la que los intervalos de bloques históricos son más cortos que los intervalos de bloques predichos matemáticamente? Si experimentamos un largo período de disminución constante en la tasa de hash de la red, ¿veríamos un efecto opuesto similar, donde los intervalos de bloque observados superan constantemente los 600 segundos?

La pregunta fundamental es... para los intervalos de bloque en el futuro, ¿es mejor asumir el intervalo de bloque objetivo de 600 segundos, o un intervalo que es ligeramente más bajo o más alto que esto? Si es así, ¿cuánto? Esto tiene implicaciones, por ejemplo, para el diseño de modelos predictivos de series temporales en finanzas.