När risker ska uppskattas genom beräkning av sannolikheter och konsekvenser är det nödvändigt att hantera den variation och osäkerhet som finns. Ett lämpligt tillvägagångssätt är att låta indata representeras av sannolikhetsfördelningar i stället för enstaka värden. Fördelen med att använda sannolikhetsfördelningar är att resultatet från riskanalysen återspeglar ett stort spann av möjliga olyckor. Små, frekventa olyckor vägs samman med olyckor med större konsekvens som inträffar mer sällan.

Alternativet till att använda sannolikhetsfördelningar är att använda enstaka värden, vilket är vanligt i flertalet riskanalyser. Dessa värden tillhör egentligen en fördelning av tänkbara värden inom ett visst intervall. Det finns i huvudsak två problem med användandet av enstaka värden. För det första är det önskvärt för beslutsfattare att vara medvetna om de möjliga riskernas spännvidd för att kunna fatta väl underbyggda och balanserade beslut. För det andra så blir riskbedömningar baserade på enstaka värden ofta mycket konservativa som ett resultat av att olika konservativa antaganden ackumuleras under analysarbetet.

Genom att, på ett naturligt sätt hantera variation och osäkerheter i riskanalysen, får resultatet större trovärdighet. Den direkta hanteringen av osäkerheter ersätter till viss del känslighetsanalysens traditionella roll. I stället för att variera olika parametrar ligger fokusen i känslighetsanalysen på de osäkerheter som val av modell är förknippad med och undersöka vilken robusthet för framtida förändringar som finns.