Пир-ту-пир (P2P) приложения как Skype и Internet Protocol Television (IPTV) широко использу-ются для передачи голосовых сообщений и видео изображений в Интернете. Типичными ста-тистическими свойствами случайных характеристик этих приложений являются сохранение зависимостей на больших шагах, скачки значений соответствующих случайных процессов и тяжелые хвосты их распределений, [1]. Передача информации при этом осуществляется паке-тами, длина которых случайная величина. Рассматривается обнаружение и моделирование по-парных зависимостей в тройке (X,Y,R) характеристик потока пакетов, передаваемых по Ин-тернету. Здесь X — временной промежуток между появлениями двух последовательных паке-тов,Y — размер пакета, R=Y/X — скорость передачи пакета. В качестве мер зависимостей ис-пользуется функция Пикандса и эмпирическая копула. Обнаружение зависимостей важно для оценивания взаимных (многомерных) распределений случайных величин, определения их квантилей, классификации трафика и многих других задач. Зависимость между R и X особенно важна, в частности, для оценивания среднего времени передачи без потерь и среднего времени задержки пакетов при передаче, [1], [9]. Применяемая методология выявления зависимостей используется для реальных видео данных Интернет телевидения, передаваемых с использова-нием пир-ту-пир технологии. Получено, что временные промежутки между пакетами и размеры пакетов, а также скорость передачи и размер пакета взаимно зависимы. В то же время, скорость передачи и временные промежутки между пакетами взаимно независимы. Показывается, что копула Клейтона является подходящей моделью для исследуемых зависимостей