Kalau kita bedah metodologi pengujian RNG dari lembaga audit internasional seperti GLI atau iTech Labs, mereka menguji konvergensi Return to Player (RTP) teoritis menggunakan simulasi hingga miliaran putaran. Namun belakangan ini, indikator Live RTP yang ditampilkan secara langsung ke publik sering kali menunjukkan deviasi statistik yang sangat ekstrem dari nilai teoritisnya, bahkan dalam jendela waktu harian atau mingguan. Secara teori probabilitas, fluktuasi ini memang bisa dijelaskan oleh standar deviasi dan nilai varians yang tinggi pada game modern berbasis algoritma high volatility. Namun, jika kita meninjau dari perspektif analisis data runtut waktu, durasi deviasi tersebut kerap kali bertahan jauh lebih lama daripada batas atas kurva distribusi yang diproyeksikan oleh model stokastik dasar.

Masalah utamanya terletak pada bagaimana pengujian empiris mengisolasi efek varians dari mekanisme fitur bonus yang memiliki bobot Expected Value (EV) sangat besar. Pada game slot terkini, frekuensi kemunculan fitur bonus sering kali dirancang sangat jarang tetapi memiliki pengganda ekstrem, sehingga mendistorsi tingkat konvergensi RTP jangka pendek. Dari sudut pandang metodologi pengujian, apakah pendekatan rolling window yang umum digunakan oleh penyedia indik