docs: editing the main paragraph + refactor of the section with the main features

Updated library description and features in README.md.

Author: n1xsi

README.md

@@ -8,28 +8,26 @@
 
 </div>
 
-**PyCustomRand** — это Python-библиотека для генерации **псевдослучайных чисел**, основанная на алгоритме, использующем системное время с наносекундной точностью (time-based).
-Проект также включает в себя кастомную реализацию математического (а не банковского) округления.
+**PyCustomRand** — это Python-библиотека для генерации **псевдослучайных чисел**, основанная на алгоритме, использующем системное время с наносекундной точностью и линейный конгруэнтный метод.
 
-Это авторский проект создан для изучения алгоритмов и альтернативных подходов к генерации случайных чисел.
+Этот авторский проект создан для изучения алгоритмов и альтернативных подходов к генерации случайных чисел и их округлении.
 Меня не устраивало, что модуль `random` в Python генерирует недостаточно случайные числа ( *особенно при нескольких последовательных генерациях* ), а встроенный в Python модуль `round` довольно "грубо" округляет числа ( *`round(1.5)` = 2 и в то же время `round(2.5)` = 2* ), поэтому я решил написать *свою* библиотеку для генерации псевдослучайных чисел — более простую и с наибольшей энтропией.
 
 > [!WARNING]
 > PyCustomRand **не является** криптографически стойкой библиотекой и **не предназначена** для использования в системах безопасности!
 > Используйте [secrets](https://docs.python.org/3/library/secrets.html#module-secrets) модуль.
 
-## Основные возможности
-Практически все функции PyCustomRand основаны на [оригинальной](https://docs.python.org/3/library/random.html) Python-библиотеке для генерации псевдослучайных чисел:
-*   Генерация случайных целых чисел заданной длины;
-*   Генерация случайных чисел с плавающей точкой в диапазоне `[0, 1)`;
-*   Генерация случайных чисел с плавающей точкой, распределёнными по математическим законам;
-*   Выбор случайного элемента из списка;
-*   Выборка случайных элементов из списка;
-*   Перемешивание списка;
-*   Вспомогательные функции - генерация случайного цвета, случайного uuid4, случайного bool;
-*   А также: округление кастомной функцией `true_round`.
-
-и т.д.
+## ✨ Основные возможности библиотеки
+*   🕰 Собственная реализация генератора псевдослучайных чисел: уникальный алгоритм, использующий системное время с точностью до наносекунд + линейный конгруэнтный метод.
+*   🎯 Наличие честного округления (`true_round`): функция округляет числа привычным математическим способом (0.5 всегда вверх по модулю), а также исправляет погрешности плавающей точки (например, "проблему 2.675").
+*   🔢 Имеется полный набор функций для работы с числами и последовательностями, основанных на [оригинальной](https://docs.python.org/3/library/random.html) Python-библиотеке:
+    *   Генерация целых чисел (`random_integer`, `randrange`, `gen_random_number`).
+    *   Генерация вещественных чисел (`random`, `random_float`).
+    *   Поддержка статистических распределений: Нормальное (Гаусс), Треугольное, Экспоненциальное, Биномиальное.
+    *   Инструменты для последовательностей: выбор случайного элемента (`choice`), выборка с весами (`choices`), перемешивание (`shuffle`) и выборка уникальных элементов (`sample`).
+*   🛠 Присутствуют готовые утилиты для разработчиков: генерация UUID v4, генерация случайных HEX-цветов (например, `#ff05a1`), генерация случайных байт (`random_bytes`), случайные булевы значения (`True`/`False`) с настраиваемым шансом.
+*   📦 Zero-Dependency: библиотека написана на чистом Python и не требует установки сторонних зависимостей. Работает везде, где есть Python.
+*   ✅ Надёжность: код покрыт unit-тестами, а встроенный модуль диагностики (`check_distribution`) позволяет в любой момент проверить равномерность распределения генератора.
 
 ## Установка
 Библиотека поддерживает установку через `pip`: