我们研究可交换的马尔可夫生存过程——产生无限可交换非负序列$（T_{1}，T_{2}，\ldots）$的随机过程。我们展示了这些是如何由它们的特征索引$\{\zeta_{n}\}_{n=1}^{\infty}$决定的。我们将调和过程确定为可交换的马尔可夫生存过程家族，这些过程构成了时间对事件数据的自然统计模型集。特别是，这个二维家族包含一组具有弱连续预测分布的可交换马尔可夫生存过程。调和过程易于连续生成，联合概率分布和多元幸存函数都有一个简单的表达式。我们显示了与生存分布的Kaplan-Meier估计密切相关。嵌入在进程中的是一个可无限交换的有序分区。研究了该过程的各个方面，如块数的分布。