在概率论中，连续失败的次数是否“正常”取决于具体的概率分布和上下文。以下是一些关键点：

平均概率：

如果成功率为50%，那么平均来说，每20次尝试中会失败19次。因此，连续失败100次、1000次等虽然概率很小，但从统计上讲是可能的。

概率质量函数：

失败的概率可以表示为概率质量函数。例如，如果每次失败的概率是60%，那么连续失败4次的概率是$0.6^4$，连续失败三次的概率是$0.6^3$。

累积概率：

连续失败的累积概率会随着失败次数的增加而迅速减小。例如，连续失败10次的概率是$0.5^{10}$，这是一个非常小的数，但并非不可能。

长期趋势：

在长期的赌博或尝试中，连续失败的次数会趋近于正态分布。例如，如果每次失败的概率是5.6%，那么连续失败三次的概率是$0.056^3$，连续失败四次的概率是$0.056^4$，依此类推。

建议

理解概率：首先要理解概率的基本概念，知道连续失败多次的概率随着次数的增加而迅速减小。

设定阈值：在实际应用中，可以根据具体需求和风险承受能力设定一个连续失败次数的阈值，超过这个阈值可能被认为是不正常的。

考虑上下文：连续失败的次数是否“正常”也取决于具体的上下文，例如在赌博、投资或其他需要高成功率的场合，连续失败的次数通常需要更加严格地评估。

综上所述，连续失败多少次不正常并没有一个固定的答案，它取决于具体的概率分布和上下文。但从统计学和概率论的角度来看，连续失败多次虽然概率很小，但仍然是可能的。