La medida de distancia y la medida de similitud se han aplicado a diversos entornos de toma de decisiones multicriterio, como selecciones de talento, diagnósticos de fallas, y así sucesivamente. Algunas medidas de distancia y similitud mejoradas han sido propuestas por algunos investigadores. Sin embargo, la vacilación se refleja en todos los aspectos de la vida, por lo tanto, la información vacilante debe ser considerada en las medidas. Entonces, puede evitar efectivamente la pérdida de información difusa. Sin embargo, en lo que respecta a la información difusa, solo refleja el factor subjetivo. Obviamente, esta es una deficiencia que resultará en una conclusión de decisión inexacta. Por lo tanto, basado en la definición de un conjunto difuso vacilante neutrosófico probabilístico (PNHFS), como una teoría extendida del conjunto difuso, se establecen las definiciones básicas de las medidas de distancia, similitud y entropía de PNHFS. A continuación, se estudia la interconexión entre las medidas de distancia, similitud y entropía. Simultáneamente, se establece un nuevo modelo de medida basado en los PNHFS. Además, el nuevo modelo de medida se compara con algunas medidas existentes. Finalmente, mostramos su aplicabilidad en relación con los problemas de inversión, que pueden ser utilizados para evitar procesos de evaluación redundantes.