Доведено, що робасні оцінки коефіцієнтів лінійної регресії випадкових процесів із неперервним часом та необмеженою у нулі спектральною щільністю (сингулярний спектр) мають таку ж асимптотичну дисперсію, як і оцінки найменших квадратів. Цей факт контрастує із відповідними результатами для схем регресії із слабкозалежними похибками, у яких асимптотична дисперсія робасних оцінок завжди більша за асимптотичну дисперсію оцінок найменших квадратів.