设有25个电子器件，他们的使用寿命（小时）都服从=0.1的指数分布，其使用情况是：第一个损坏，第二个立即使用，第二个损坏，第三个立即使用等等，令T为25个电子器件使用的总时间，用中心极限定理计算超过300小时的概率.=0.1.

步骤 1：确定单个电子器件的期望寿命和方差
由于每个电子器件的使用寿命服从参数$\lambda = 0.1$的指数分布，根据指数分布的性质，单个电子器件的期望寿命$E(X)$和方差$D(X)$分别为：
$$E(X) = \frac{1}{\lambda} = \frac{1}{0.1} = 10$$
$$D(X) = \frac{1}{\lambda^2} = \frac{1}{(0.1)^2} = 100$$

步骤 2：计算25个电子器件总使用时间的期望和方差
令$T$为25个电子器件使用的总时间，即$T = \sum_{i=1}^{25} X_i$，其中$X_i$表示第$i$个电子器件的使用寿命。根据期望和方差的性质，我们有：
$$E(T) = E\left(\sum_{i=1}^{25} X_i\right) = \sum_{i=1}^{25} E(X_i) = 25E(X) = 250$$
$$D(T) = D\left(\sum_{i=1}^{25} X_i\right) = \sum_{i=1}^{25} D(X_i) = 25D(X) = 2500$$

步骤 3：应用中心极限定理计算超过300小时的概率
根据中心极限定理，当样本量足够大时，样本均值的分布近似于正态分布。因此，我们可以将$T$视为近似服从正态分布$N(250, 2500)$。我们需要计算$P(T > 300)$，即$T$超过300小时的概率。首先，将$T$标准化：
$$P(T > 300) = P\left(\frac{T - 250}{\sqrt{2500}} > \frac{300 - 250}{\sqrt{2500}}\right) = P\left(Z > 1\right)$$
其中$Z$是标准正态分布的随机变量。根据题目给出的$\Phi(1) = 0.8413$，我们有：
$$P(T > 300) = 1 - \Phi(1) = 1 - 0.8413 = 0.1587$$