Pourquoi distinguer lois discrètes et lois continues.

Bonjour,
C'est un sujet que j'ai souvent évoqué.
Supposons que l'on fasse une statistique concernant les voitures qui passent en un point donné.
On peut faire une statistique par marque, par puissance, par vitesse, par couleur etc.
Il s'agit toujours des mêmes voitures, donc un nombre entier, on en tirera une variable discrète, mais certaines valeurs, par exemple la vitesse, sont des valeurs réelles, donc des variables continues. L'appareil qui mesure la vitesse indique-t-il un nombre réel, ou tout simplement un nombre de Km/h ?
Lorsqu'on traite ces résultats, qu'il soient entiers ou réels, on les traite de la même façon, c'est à dire qu'on discrétise les valeurs réelles et on travaille par classe.
Donc, ma question : pourquoi séparer ces deux types de variables et surtout créer des lois différentes pour chaque type ?
Le hasard, puisque c'est de lui qu'il s'agit, se fiche pas mal que les valeurs rattachée à la statistique concernée soient des valeurs entières ou des nombres réels.
Est-ce seulement pour une meilleure approche pédagogique ou y a-t-il une raison plus profonde ?

Bonjour,
Pour référence :

Cependant la loi n'est certainement pas la loi de Poisson qui est une loi sur les entiers, alors que là tu as une loi sur les positions d'un point dans un espace qui est dit "granulaire discret", donc vraisemblablement un réseau dans R^3 (ou R^2?).

La loi de Poisson est la loi des évènements rares. Il se trouve qu'un évènement se caractérise par une unité assortie d'une date et une fréquence : on peut compter le nombre de ces évènements durant une certaine période.