Wizualizacja jako punkt wyjścia do wyboru rozkładu

Otrzymujesz listę clerk_data zawierającą czas (w minutach), jaki pracownik poczty spędza z klientami. Twoim zadaniem jest zbadanie, który rozkład prawdopodobieństwa najlepiej pasuje do tych danych. Najpierw zwizualizujesz dane, żeby nabrać intuicji przy wyborze kandydatów. Następnie ocenisz te kandydatury i sprawdzisz, czy intuicja cię nie myliła!

Następujące biblioteki zostały już zaimportowane: pandas jako pd, numpy jako np, matplotlib.pyplot jako plt oraz seaborn jako sns.