在一定条件下，在观测样本上建立了多元散射Huber型$M$-估计的极限形式的存在唯一性。当从连续多元分布中随机抽样时，这些条件保持概率为1。通过证明估计器是特定算法的极限点，证明了估计器的存在性。因此，证据具有建设性。对于连续总体，多元散度的估计被证明是强相合的渐近正态的。估计量的一个重要性质是，它的渐近分布对于一类连续椭圆分布的总体是无分布的。当位置参数已知时，这种无分布特性也适用于有限样本大小分布。此外，在最小化最大渐近方差的意义上，该估计量是椭圆分布散布矩阵的“最稳健”估计量。