>>783
>京大マンガの札付きの定理は
>Ω={(m,n)∈N^2::m≠n}
>をどんな確率空間と見てるんでしょうね？

良い質問ですね by 池上さん
現代確率論の確率の定義は、厳格（下記）

ゆえに 確率空間として扱えない空間がある
例えば、R^N この空間には 普通には計量が入らない

ゆえに、可測だなんだの前に 計量をどうするかの議論から始めるべし
（時枝さん そこスベっている）

札付きも同様 (Z/6Z)^N の計量をどうする？
確率計算ができるには計量を定めて 測度論に落とさないと
確率空間にならない

札付きのコメント >>768
"・この問題の方法は成り立たない
・n1,n2は確率変数になっていないから"
は、この事情を簡潔に表現している

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E8%AB%96
確率論
歴史
→詳細は「確率の歴史」を参照
古典的確率論
→「確率の古典的な定義」も参照
公理的確率論
→「確率の公理」も参照
現代数学の確率論は、アンドレイ・コルモゴロフの『確率論の基礎概念』（1933年）[4]に始まる公理的確率論である。この確率論では「確率」が直接的に何を意味しているのかという問題は取り扱わず、「確率」が満たすべき最低限の性質をいくつか規定し、その性質から導くことのできる定理を突き詰めていく学問である。この確率論の基礎には集合論・測度論・ルベーグ積分があり、確率論を学ぶためにはこれらの知識が要求される。公理的確率論の必要性に関しては確率空間の項を参照。

現在、確率論は解析学の一分野として分類されている。特にルベーグ積分論や関数解析学とは密接なつながりがある。確率変数が可算型や連続型の場合でも、公理的確率により解析的に記述できるようになる。また、確率論は統計学を記述する際の言語や道具としても重要である。

基礎概念の概略
確率論で使われるいくつかの重要な概念を簡単に解説する。詳しい内容は各項目のページを参照。
標本空間

事象 (event)

確率空間

確率測度

確率変数
Ω 上で定義された実数値関数で、
F可測であるものを確率変数と呼ぶ。確率変数は、例えば「サイコロの目」のように、根元事象に値を割り当てていることを定式化したものである。この定式化により、事象が起こることは、確率変数が（各確率に応じて）ランダムに値をとることと言い換えられる。
F可測であるというのは、確率変数値を取る Ω の部分集合が必ず事象である（すなわち必ず確率をもつ）という意味である。

確率分布
確率変数の各々の値に対して、その起こりやすさの記述。

確率過程
時間とともに変化する確率変数。

基礎概念の数学的定義
現代確率論における基礎概念たちは測度論を基盤として次のように厳密に定義される。

確率空間
(Ω,F)を可測空間とする。すなわち Ω は標本空間と呼ばれる空でない集合であり、
Fは ω 上の完全加法族である。