Предложена модель задержки, включающая в себя скачки и выбросы, позволяющая моделировать более реальный процесс задержки. Предложено использовать робастный фильтр Калмана для оценивания задержки. Фильтр, благодаря своей робастности, позволяет игнорировать единичные всплески задержки и быстро переключаться на новое значение задержки при изменении тренда.
