[impersonalis]

Сообщение от EvilOkta

Но вот вариант с ничьей, спорен - условия спора соблюдаются, но условия победы не наступают, спорное условие это пятая возможность, не зависящая от того, какая именно команда вышла, получается что на каждого друга остается 2/5 вероятости победы, 2/5 - проигрыша, и одна - аннулирования спора (ничья), так?

нет - не так:

Сообщение от ABTOMAT

Какова вероятность встретить динозавра на улице в Петербурге? Очевидный ответ: 50/50 либо встретишь, либо нет.

Сообщение от impersonalis

При отсутствии прочих априорных данных (например, что матч будет договорным), вероятность победы прямо пропорциональна числу благоприятных исходов для каждого из друзей: а это "2 из 6" (Р>К, Р>Ш) и "2 из 6" (Р<К, Р<Ш).

Это решение справедливо при модели Вероятность(победа) = Вероятность(проигрыша) = Вероятность(ничья). На самом деле это не так. Команды, как правило, стремятся достичь некоего отрыва (например в 2 мяча), после чего стараются не лезть, а удержать результат. Проигрывающая команда, экстраполируя результат матча, уходит в глухую оборону, стараясь проиграть с меньшим позором. Таким образом, наибольшая возня идёт вокруг равного счёта (в том числе, в момент начала матча, когда счёт 0:0). Т.е. "ничья" - очень нестабильная точка (команды всеми силами стремятся сместить равновесие), причём, чем сильнее ситуация отличается от ничьей, тем меньше вероятность коренного перелома. Отсюда можно заключить, что событие "ничья" можно назвать равновероятным событиям "победа" и "проигрыш" с большой натяжкой. Во-вторых, даже если предположить, что команды вместо реальной игры тупо бросают N-гранный кубик, чтобы определить количество голов в те и другие ворота, то и тут становится понятно, что вероятность совпадения (выкинуть два раза одинаковое число), меньше, чем выкинуть разные числа. То есть при потенциальной возможности забить 5 голов, мы имеем 6^2 возможных исходов (0:0 0:1 0:2 0:3 и т.д. до 5:5) и из них только 6 удовлетворяют условию "ничья" (0:0 1:1 2:2 и т.д. до 5:5). Т.е. n из n^2. Нетрудно к тому же заметить, что чем больше n, тем сильнее расходятся указанные величины. Единственные адекватные значения n для выполнения тождества n=n^2, это 0 и 1. Т.е. 0 забитых голов (что, как я знаю приводит к дополнительному времени и серии пенальти) или 1 гол. В то же время, матч «Адема» — «Л’Эмирн» демонстрирует: команда может забить до 149 мячей! Если опираться на данные результаты как на максимум (а других опытных данных нет), то, в худшем случае, вероятность ничьей = 150/(150^2)=0.006 т.е. 6 промилле!
Конечно, стоит усреднить многолетнюю статистику и получить не такие страшные числа, но в таком случае, надо учитывать ещё и обстоятельства, приведённые в первом пункте. А ещё слабые и силые стороны противников, возможность договорного матча, диареи сильных игроков и т.п. То есть моделировать исход мачта так грубо вообще не имеет смысла - см. классический (его часто рассказывают на вводных лекциях) пример от ABTOMAT.
Опираясь на ЗБЧ

Зако́н больши́х чи́сел в теории вероятностей утверждает, что эмпирическое среднее (среднее арифметическое) достаточно большой конечной выборки из фиксированного распределения близко к теоретическому среднему (математическому ожиданию) этого распределения.

но не заморачиваясь с критериями мы можем промоделировать спор "достаточно большое" количество раз, чтобы получить близкие к аналитическим результаты решения задачи:

код не оптимизирован для наглядности построения модели

Global ShowDetail%=False
Global N%=50000000

Global F1%=0
Global F2%=0

SeedRnd(MilliSecs())

Const MG%=4

Local S$
Local A%,B%
For I=1 To N
	If Rand(1,2)=1
		If ShowDetail
			S="Russia vs Switzerland"
		EndIf
		A=Rand(0,MG)
		B=Rand(0,MG)
		If A>B
			F1=F1+1
		ElseIf A<B
			F2=F2+1
		EndIf
		If ShowDetail
			S=S+" "+Str(A)+":"+Str(B)
			DebugLog S
		EndIf
	Else
		If ShowDetail
			S="Russia vs Canada"
		EndIf
		A=Rand(0,MG)
		B=Rand(0,MG)
		If A>B
			F1=F1+1
		ElseIf A<B
			F2=F2+1
		EndIf
		If ShowDetail
			S=S+" "+Str(A)+":"+Str(B)
			DebugLog S
		EndIf
	EndIf
Next
Global FE%=N-F1-F2
DebugLog "F1="+Str(F1)
DebugLog "F2="+Str(F2)
DebugLog "ELSE="+Str(FE)
DebugLog "P(F1)="+Str(F1/Float(N))
DebugLog "P(F2)="+Str(F2/Float(N))
WaitKey()
End

Выполним 50млн повторений с моделью исхода "кидаем кубик два раза" и максимальным числом голов в одни ворота за матч равным 4. Итог:
побед =19993760
проигрышей =20006199
ничья=10000041
вероятность(победы)=0.399875
вероятность(проигрыша)=0.400124
Т.е., фактически, модель 40% 40% и 20%
А теперь промоделируем «Адема» — «Адема»
побед =24832310
проигрышей =24834821
ничья=332869
вероятность(победы)=0.496646
вероятность(проигрыша)=0.496696
Шансы на ничейный исход понизились практически до 0%.

В общем - если играют роботы одной серии с обоих сторон, то шансы на победу у обоих друзей равны. В зависимости от непредставленных тут данных о командах, вероятность исхода "ни один из друзей не выиграл" может увеличиваться и уменьшаться, в плоть до

Сообщение от EvilOkta

Очевидный ответ 50/50, но я засомневался, условия то заданы немного по другому ))

Кроме того, всё те же данные о командах, могут выявить существенное отличие футболистов от роботов, что так же исказит и равновероятность победы друзей.
Итак, по мере увеличения детализации имеем шансы на победу первого/второго друга:
30/30 % (практически - питерский динозавр)
(50-х)/(50-х) % (влияние ничейных исходов)
(z-x)/(y-x)=a/b % (качественное моделирование).
Т.е. на данном этапе можно лишь сказать, что спор относительно честен технически, а не представляет что-то типа "в мешочке 3 белых и 121 чёрный камень; первый друг побеждает если вытаскивает белый камень, второй - если чёрный".

upd: подправил