Ваша модель этого не может учитывать, вам нужен постоянный фактор; усредненный фактор можно было бы может быть применять, если сначала нормализировать случаи к тестам, то есть считать не официальные, а предполагаемые, пропорционально тестированию.

Да вы правы на 100%. В модель это не заложено. Вся суть в том, что мы принципиально не можем предсказать когда и какие изменения наступят, но наблюдая определенные изменения, нам необходимо сделать коррекцию. Между точками изменения события должны развиваться согласно определенному закону. Это может быть закон из моей модели или какой-то другой - это не суть важно. Я просто не представляю каким иным образом можно определить процессы определяющие развитие эпидемий.

Я кстати попытался вытащить функцию рассчитывающую значения P(t) в аналитическом виде. Получилось презанятное выражение. Тут х - время, а y(x) = P(t), k, g - константы. Максимум, что можно сделать, так разложить в бесконечную последовательность. Выразить y через x на настоящем уровне развития математики нет никаких шансов.

Энди пытался считать через функцию Ламберта. В этом был определенный смысл. Оказалось, что различия уже на 1-м шаге.