Hiện tượng tắc nghẽn khi có đám đông truy cập trực tuyến đã trở nên thường xuyên. Người ta đã phải đưa vào nhiều giải pháp khác nhau để giải quyết vấn đề này, chẳng hạn như nâng cấp thiết bị có khả năng xử lý nhanh hơn nhiều lần, hoặc sử dụng điện toán đám mây với số lượng máy chủ ảo xử lý đồng thời tăng theo số lượng đám đông tực tuyến. Từ một góc cạnh khách của bài toán tắc nghẽn đó là dự báo nó để có thời gian chuẩn bị các giải pháp ứng phó. Nhất là khi đối phó với đợt tấn công DDoS của tin tặc ngày càng xảy ra nhiều hơn. Dựa trên mô hình mạng các hàng chờ của một hệ thống phục vụ đám đông trực tuyến, bài báo đề xuất Phương pháp khảo sát ngưỡng tắc nghẽn nhằm hỗ trợ các giải pháp dự báo. Đặc biệt, khái niệm "hệ số kinh nghiệm" được sử dụng để lượng hóa thuộc tính "chậm chạp" của hệ thống. Hệ số kinh nghiệm được sử dụng để tìm các tham số không phụ thuộc vào đám đông khách hàng và là cơ sở của phương pháp khảo sát tắc nghẽn khi thiếu thông tin. Kết quả khảo sát đưa ra các giải pháp xây dựng các ngưỡng mật độ truy cập trực tuyến cho các trạng thái: có dấu hiệu tắc nghẽn, tắc nghẽn và tắc nghẽn hoàn toàn. Trên cơ sở dự báo này mà nhà quản trị mạng có những giải pháp kịp thời tránh tắc nghẽn. Phần ứng dụng trình bày kết quả khảo sát và dự báo các ngưỡng tắc nghẽn của hệ thống Đăng ký học phần trực tuyến của Đại học Cần thơ.