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Read it Later的臺式機用戶
下圖所顯示的，是Read it Later（已經更名為Pocket）的用戶在一天24小時內使用臺式機閱讀文章的數量統計。 可以看到，白天的閱讀高峰出現在午時，而且前后兩個小時內的數據也不錯。在經歷了傍晚的低谷之后，統計數字在晚上9點前后達到一天內的最高峰。
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Read it Later的iPhone用戶
再來看第二張統計圖，它顯示了Read it Later的用戶在一天內使用iPhone閱讀文章的數量統計。可以看到4個主要的峰值：早上6點(早飯或早閱讀時間)，上午9點(上班途中的時間)，傍晚5點到6點(下班途中的時間)，晚上8點到10點(晚上休息、臥床閱讀時間)。
可以看出，臺式機與移動設備(手機)的統計情況之間的差異非常顯著。
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Read it Later的iPad用戶
沒懸念，接下來的圖片所展示的，是Read it Later的用戶在一天內使用iPad閱讀文章的數量統計；可以看出，統計結果與iPhone的有些許相似之處。其中，早上6點左右出現了白天的峰值。上班途中的時間點上，情況一般；下班路途上的閱讀量達到甚至超過了早飯和早閱讀的時間。全天的最高峰很突兀的出現在晚上8點到11點之間的時間段里，正如前面提到的，基本是晚上睡前的放松閱讀時間。顯然，至少在閱讀文章的用例中，iPad用戶在晚間非常活躍。
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新聞資訊類網站的訪問設備統計
在comScore的統計報告中，也可以看到類似的特征。下圖顯示了用戶使用臺式機與平板電腦閱讀新聞內容的時間分布情況。在白天工作時間，臺式機的使用量占有絕對優勢，而平板電腦的訪問量在晚間休息時間達到峰值，甚至超出白天臺式機的最高點。
TechCrunch里有一篇關于Financial Times的報道。FT是英國老牌報紙，最近，他們為移動設備用戶專門打造了基于HTML5的Web應用(Web App)。下圖反映了其智能手機與臺式機用戶的訪問量分布；可以看出，即使對于新上線的網站和服務，統計結果依然符合我們在前面看到的模式。
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社交類網站(Linkedin)的訪問設備統計
這里有一張很漂亮的關于Linkedin的信息圖，我們將其中關于訪問設備統計的部分拿出來。其中，第一張圖不區分設備，展示的是一天24小時內全部用戶的訪問量統計；第二張圖則鎖定移動設備的用戶。可以看出，訪問量的高峰出現在上午9點至下午2點之間，在這期間，設備類型主要是臺式機。即使晚間移動設備的訪問量達到了峰值，它還是沒有超過白天的統計數字。
至少對于Linkedin來說，我們可以得出大致的結論：人們更多是在工作時間進行訪問。估計大伙對自己的工作都不怎么滿意。
拋開網站及服務，不同設備類型的聯網行為也是有各自的顯著特征的。下圖顯示了筆記本、平板電腦和智能手機在3G網絡鏈接的時長與會話數方面的統計結果。
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使用環境
對于以上這些統計結果，有一種觀點，認為起到決定作用的實際上是設備的使用環境。例如，對于新聞資訊類的網站，移動設備訪問量在早上達到峰值，是因為人們在當時必然在路上；或者，對于平板電腦來說，晚上的訪問量峰值證明人們必然是在家中。固然，這種假設具有一定的參考價值，但畢竟我們所能看到的統計數據，是以時間為考量的，環境及地理因素并沒有包含在其中。我們無法肯定這種關于使用環境的假設是100%正確的。
如果時間足夠充裕，人們完全可以在起床之后使用手機來閱讀Financial Times，因為它就在枕邊的床頭柜上。類似這樣的假設，你還能想到很多。通過這些統計數據，我們唯一可以確認的，是不同設備在一天當中不同時段的上網情況。
