Чтобы ответить на ваш вопрос, давайте сначала разберемся с терминами и понятиями, которые вы упомянули.

• Эмпирическая функция распределения - это функция, которая используется для оценки распределения случайной величины на основе наблюдаемых данных. Она строится на основе выборки и показывает, какую долю наблюдений занимает значение, меньшее или равное заданному.
• Эмпирическая функция плотности - это оценка плотности вероятности случайной величины, которая также основана на выборке данных. Она может быть получена, например, с помощью метода ядровой оценки.
• Функция плотности - это функция, которая описывает вероятность того, что случайная величина примет значение в определенном интервале. Она используется для непрерывных распределений.
• Функция Кемени - это более специфическая концепция, которая не так широко используется в общем контексте непараметрической статистики, как эмпирическая функция распределения или плотности.

Теперь вернемся к вашему вопросу о состоятельной непараметрической оценке функции распределения. Наиболее подходящим вариантом из перечисленных является эмпирическая функция распределения. Она является состоятельной оценкой функции распределения, что означает, что с увеличением размера выборки она будет сходиться к истинной функции распределения случайной величины.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос: эмпирическая функция распределения.