Investigamos cualquier similitud y dependencia basada en las distribuciones completas de activos de criptomonedas, índices bursátiles y grupos industriales. Caracterizamos las distribuciones completas con entropías para tener en cuenta momentos superiores y la no gaussianidad de los rendimientos. La divergencia y la distancia entre distribuciones se miden mediante entropías métricas y se prueban rigurosamente para determinar su significancia estadística. Evaluamos la estacionariedad y normalidad de los activos, así como las estadísticas básicas de las criptomonedas y los índices de activos tradicionales, antes y después del brote de la pandemia de COVID-19. Estas evaluaciones no están sujetas a posibles especificaciones erróneas de modelos de series temporales condicionales que también se examinan por sus propios intereses. Encontramos que el rendimiento diario del NASDAQ tiene la densidad y co-dependencia más similar con el rendimiento diario de Bitcoin, en general, pero después del brote de COVID-19 a principios de 2020, incluso la distribución del rendimiento diario del S&P500 es estadísticamente dependiente y no indiferente del rendimiento diario de Bitcoin. Todas las distancias de los activos han disminuido en un 75% o más después del brote de COVID-19. También encontramos que la mayor similitud antes del brote de COVID-19 es entre Bitcoin y las industrias de Carbón, Acero y Minería, y después del brote de COVID-19 es entre Bitcoin y las industrias de Suministros Empresariales, Servicios Públicos, Productos de Tabaco y Restaurantes, Hoteles, Moteles, en comparación con varios otros. Este estudio arroja luz sobre el examen de la similitud de distribuciones y la co-dependencia entre criptomonedas y otras clases de activos.