t分布变为正态分布:（）A P=0.05时B u ≥ t0.05(v)时C 样本标准差代替总体标准差后D |t|≥t0.05(v)时E 例数n=∞时

为了确定哪个选项描述了t分布如何变为正态分布，我们需要考虑t分布和正态分布的特性以及它们之间的关系。

A. P=0.05时: 这只是一个特定的显著性水平，与t分布是否变为正态分布无直接关联。

B. u ≥ t0.05(v)时: 这里似乎存在一个小错误，因为通常我们使用t值（从t分布得到的）与某个特定的t临界值（如t0.05(v)）进行比较，而不是u（u通常与正态分布相关）。即使如此，这个选项并没有说明t分布如何变为正态分布。

C. 样本标准差代替总体标准差后: t分布的定义就是当总体标准差未知时，用样本标准差作为估计值进行统计推断的分布。所以，这个选项实际上是t分布的基本前提，而不是描述t分布如何变为正态分布。

D. |t|≥t0.05(v)时: 这只是一个关于t检验的决策规则，即如果计算出的|t|值大于或等于某个临界值，则拒绝原假设。这同样不描述t分布如何变为正态分布。

E. 例数n=∞时: 当样本量（或观察数）n趋于无穷大时，样本均值的标准误（即样本标准差除以n的平方根）趋于0。因此，样本均值的标准误将变得非常小，接近于0，这使得t分布中的自由度v（通常与样本量n-1相关）也趋于无穷大。当自由度趋于无穷大时，t分布的形状将非常接近标准正态分布（均值为0，标准差为1的正态分布）。

因此，正确答案是：E 例数n=∞时。