Использование гауссовой функции плотности вероятности в C++

Во-первых, является ли это правильным представлением C++ функции Гаусса в формате PDF?

float pdf_gaussian = ( 1 / ( s * sqrt(2*M_PI) ) ) * exp( -0.5 * pow( (x-m)/s, 2.0 ) );

Во-вторых, есть ли смысл делать что-то подобное?

if(pdf_gaussian < uniform_random())
   do something
else
   do other thing

РЕДАКТИРОВАТЬ: Пример того, чего именно вы пытаетесь достичь:

Скажем, у меня есть данные с именем Y1. Затем приходят новые данные под названием Xi. Я хочу посмотреть, следует ли связать Xi с Y1 или оставить Xi в качестве новых данных данных, которые будут называться Y2. Это основано на расстоянии между новыми данными Xi и существующими данными Y1. Если Xi «далеко» от Y1, то Xi не будет связано с Y1, в противном случае, если оно «не далеко», оно будет связано с Y1. Теперь я хочу смоделировать это «далеко» или «недалеко», используя гауссову вероятность, основанную на среднем и стандартном отклонении расстояний между Y и данными, которые уже были связаны с Y в прошлом.