Для обработки результатов измерений и оценивания точности полученного результата традиционно используется нормальное распределение, однако в некоторых случаях данный подход может оказаться некорректным (например, при существенной асимметрии распределения или ограниченности его носителя). Поэтому актуален выбор семейства распределений, которое обеспечивало бы возможность аппроксимации как традиционно применяемых нормального и равномерного законов, так и распределений других типов, более адекватно отражающих специфику конкретных измерительных задач. Для моделирования данных измерений и оценивания показателей точности предложено использовать семейство двусторонних степенных распределений. Это семейство описывается простой математической моделью и при этом обеспечивает достаточное разнообразие форм плотности распределения, включая равномерное, двухмодальные и одномодальные распределения (как симметричные, так и асимметричные). Приведены способы подбора (приписывания) закона распределения на основе как априорной информации (по заданным показателям точности – измеренному значению, стандартной или расширенной неопределённостям, границам интервала охвата для заданного уровня вероятности), так и выборочных данных (реализованы методы максимального правдоподобия, моментов и подбора двустороннего степенного распределения по обратному отображению). Предложены метрологически обоснованные критерии аппроксимации непрерывных распределений распределениями рассматриваемого семейства, описано его использование при оценивании неопределённости многократных равноточных измерений. Для трансформирования распределений разработано программное обеспечение, допускающее задание модели измерений в аналитическом виде. Полученные результаты полезны для специалистов, применяющих методы статистического моделирования при оценивании результатов измерений, аттестации методик измерений и обработке данных межлабораторных сличений.