Сопоставление распределения с данными -MATLAB

Я пытаюсь подогнать распределение к некоторым данным, которые я собрал из микроскопических изображений. Мы знаем, что пик около 152 обусловлен пуассоновским процессом. Я хотел бы подогнать распределение к большой плотности в центре изображения, игнорируя при этом данные высокой интенсивности. Я знаю, как подогнать нормальное распределение к данным (красная кривая ), но оно плохо справляется с захватом тяжелого хвоста справа. Хотя распределение Пуассона должно быть в состоянии моделировать хвост справа, оно также не очень хорошо справляется со своей задачей (зеленая кривая ), потому что мода распределения равна 152.

PD = fitdist(data, 'poisson');

Распределение Пуассона с лямбда = 152 выглядит очень похоже на гауссовский -.

Есть ли у кого-нибудь идея, как подобрать распределение, которое будет хорошо фиксировать правильный -конец данных?

Ссылка на изображение, показывающее данные и мои попытки подбора распределения.