В основе современной теории вероятностей лежит понятие «вероятностное пространство», которое позволяет определить такие понятия, как «случайная величина» и ее «математическое ожидание». Они являются объектами, в терминах которых, в частности, определяется качество выносимых решений, даются определения оптимальных решающих функций и функций полезности. В вероятностных моделях систем с неопределенностью (вероятностно-неопределенные системы) приходится иметь дело уже не с одним вероятностным пространством, а с их семейством. В этом случае привлекают такие понятия, как «сублинейные ожидания», «g-ожидания», «обратные стохастические дифференциальные уравнения», «емкости» и «интегралы Шоке» и др. Классические теоремы типа закона больших чисел приобретают новую форму. Настоящая статья призвана привлечь внимание читателей журнала к проблематике, связанной с некоторыми аспектами вероятностных и вероятностно-неопределенных моделей и сравнительно новыми методами их исследования