Mi complimento per l'analisi così ampia ed estensiva, che deve aver richiesto molto tempo. Quando potrò la leggerò meglio.
Ci tenevo a sottolineare rapidamente una cosa, che sicuramente ti è già chiarissima ma potrebbe non esserlo a chi legge: la distribuzione di probabilità "piatta" del d20 system è una feature, un pregio, non è un difetto (non voglio dire che tu lo abbia definito tale), e contrariamente a quanto si pensi non ha niente di irrealistico (non voglio dire che tu lo pensi).
Perché è un pregio? Proprio perché rende molto intuitivo l'effetto dei bonus/malus e del loro accumulo. Ogni +1 corrisponde a un 5% in più di probabilità di successo, ogni -1 a un 5% in meno. Stimare le probabilità di successo è immediato: ho +8, la CD è 15, quindi ho il 70% di probabilità di riuscire. Confrontare due personaggi è immediato: Carl ha +11, Joe ha +16, quindi Joe ha 25 punti percentuali in più di probabilità di riuscire. Nei sistemi gaussiani un +1 o -1 ha un diverso valore a seconda del bonus che hai già e della CD della prova, quindi diventa molto difficile, per un giocatore che non sia scafato sulla statistica, dare un significato concreto e fattivo ai numeri.
Perché non è irrealistico? Perché nella quasi totalità dei casi il risultato, l'output, di un tiro o una prova del d20 system è binario: successo / fallimento. Non è il numero in sé. Se la CD è 12, non importa se fai 12 o fai 22, l'importante è che la superi. E se è questo a contare, non c'è nessuna differenza pratica tra usare una distribuzione uniforme e una gaussiana.
Mettiamo che un contadino goffo abbia il 10% di probabilità di colpire un certo bersaglio tirando con l'arco, mentre un discreto cacciatore ha il 50%, e Robin Hood ha il 95%. In un sistema piatto questi personaggi avranno dei modificatori tali da rispecchiare queste probabilità (che so, +0 il contadino, +8 il cacciatore e + 17 Robin, supponendo che la CD sia 19). In un sistema gaussiano i modificatori potrebbero essere molto diversi da questi. Ma sta di fatto che alla fine, se tirano 100 frecce a testa, il contadino in media ne manderà a segno 10, il cacciatore 50 e Robin 95. L'unica differenza è che il sistema gaussiano otterrà questo con una distribuzione di numeri a campana e quello piatto con una distribuzione piatta. Ma perché dovrebbe interessarci la distribuzione di numeri? Sarebbe importante solo se ci interessasse capire non solo quante frecce vanno a segno, ma anche quanto è distante dal bersaglio ogni freccia che non va a segno. Cosa che nella gran parte dei GdR è del tutto irrilevante.
La matematica del d20 system spesso viene fraintesa, e tacciata di irrealismo, perché si pensa che serva a rappresentare distribuzioni di risultati, ma in realtà serve a rappresentare probabilità di successo. E' molto diverso.
Edit:
Personalmente, l'unica ragione che vedrei per introdurre l'uso di un sistema gaussiano in un gioco affine a D&D è se le meccaniche fossero basate sui margini di successo e fallimento anziché sul successo/fallimento secco. Ma non intendo il passare da un sistema binario (sì / no) a un sistema quaternario tipo quello di Pathfinder 2 (sì, tanto / sì, poco / no, poco / no, tanto): per quello va ancora benissimo il sistema piatto. Intendo meccaniche in cui è proprio il margine, come numero, a essere coinvolto direttamente, ad esempio determinando i danni o roba del genere.