Оценить экспоненциальный срез в распределении с силовым законом

Занимаясь анализом социальных сетей, я столкнулся с проблемой подгонки распределения вероятностей по степени сети.

Итак, у меня есть распределение вероятности P(X >= x), которое, при визуальном осмотре, следует закону мощности с экспоненциальным срезом, а не чистому закону мощности (прямой линии).

Итак, учитывая, что уравнение для степенного закона распределения с экспоненциальным срезом имеет вид:

f(x) = x**alpha * exp(beta*x)

Как я могу оценить параметры alpha и beta с помощью Python?

Я знаю, что существует пакет scipy.stats.powerlaw, и у них есть функция .fit(), но, похоже, она не справляется с задачей, поскольку возвращает только расположение и масштаб графика, что, похоже, полезно только для нормального распределения? Также не хватает учебников по этому пакету.

P.S. Я хорошо знаю о реализации CLauset et al, но они, похоже, не предоставляют способов оценки параметров альтернативных распределений.