Предмет исследования: прогнозирование длины очереди к коммуникационному устройству высокоскоростной компьютерной сети при негауссовском трафике. Цель данной статьи: исследование возможностей использования временных шкал, использующихся при изучении организации очередей современных высокоскоростных компьютерных сетей. Методы исследования: фрактальный анализ, методы шкалирования, методы аппроксимации. Результаты исследования. Представлены результаты выбора временных шкал для построения адекватных моделей современного трафика. Использование таких моделей, в частности, позволяет изучать динамику очередей активных сетевых устройств, что важно для планирования и распределения загрузки сети. Использование статистических характеристик трафика на небольшом количестве временных масштабов позволяет расширить теоретические концепции для критических временных масштабов, что делает такой подход применимым к любому трафиковому процессу, включая трафик с долговременной зависимостью. Кроме того, рассмотрены вопросы описания поведения хвостов очередей применительно к современным высокоскоростным компьютерным сетям и определены свойства предлагаемых модельных аппроксимаций. Анализ независимой гауссовской модели области вейвлета и мультифрактальной вейвлет-модели показал преимущество первой для фрактального трафика и незначительное расхождение результатов при трафике, близком к гауссовскому. Выводы. Проведено исследование различных подходов к выбору временных шкал, использующихся при изучении организации очередей современных высокоскоростных сетей передачи данных. Проанализировано влияние необходимой точности и вычислительной мощности, требуемой для вычисления аппроксимации максимума, и установлено, что экспоненциальные временные шкалы являются оптимальными для фрактального трафика. Также показано влияние хвостов распределений в различных масштабах времени на процесс организации очередей. Отмечено, что при негауссовских трафиковых сценариях корреляционная структура (краткосрочная и долгосрочная) описывает поведение очередей недостаточно адекватно.