一般に、同じタイプのモデルを参照するための同義語が使用されます。

一方では、統計モデルは、ランダムに取ることができる動作を持つ他のデータから取得された一連のデータです。代わりに、ランダム変数が含まれている場合、何かが確率的であると言われています。つまり、確率的プロセスは時間の経過とともに一連のランダム変数です。

したがって、すべての確率的プロセスは確率的である必要があり、Mark KacとE. Nelsonによれば、確率の観点から分析できる一時的な発達は、確率的プロセスの予選に値します。しかし、一方で、多くの確率的問題では、固定されたランダム変数が使用されているが、確率的プロセスでは、各瞬間にランダム変数を指定する必要があることに留意することも重要です。
En general se utilizan cómo sinónimos para referise al mismo tipo de modelo. 

Por un lado un modelo estadístico es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de otros datos con comportamiento que se supone aleatorio. En cambio se dice que algo es estocástico cuando lleva involucradas variables aleatorias, es decir un proceso estocástico es una sucesión de variables aleatorias en el tiempo. 

Por lo tanto todo proceso estocástico debería ser probabilistíco y de acuerdo con Mark Kac y E. Nelson  cualquier desarrollo temporal que se pueda analizar en términos de probabilidad merece el calificativo de proceso estocástico.  Pero por otro lado también es importante tener en cuenta que en muchos problemas probabilísticos se usan variables aleatorias fijas y sin embargo en los procesos estocásticos se necesita especificar las variables aleatorias para cada instante del tiempo.