É errado usar gráficos de linha para dados discretos?

Eu sempre vi conjuntos de dados discretos plotados como gráficos de linhas, mas me ocorre que a linha infere um valor em um ponto entre os intervalos de medição que não faz sentido para conjuntos de dados discretos. É, portanto, o caso de o uso de gráficos de linha para dados discretos estar errado?

Como exemplo, pegue dois conjuntos de dados de séries temporais, um contínuo (meu peso, medido diariamente pela manhã) e um discreto (o número de donuts que eu como por dia). Faz sentido que o primeiro conjunto de dados seja um gráfico de linhas, pois é razoável inferir que meu peso em qualquer tarde será relacionado ao meu peso nas manhãs anteriores e seguintes. No entanto, se o número de rosquinhas for representado como um gráfico de linhas, as linhas entre os pontos não poderão ser inferidas dessa linha.

EDITAR

Aqui está outro exemplo: a parcela do salário mínimo por hora federal desde o início em http://mste.illinois.edu/courses/ci330ms/youtsey/lineinfo.html

A menos que eu esteja enganado, as variações do salário mínimo são discretas e, portanto, não é possível procurar algum tempo selecionado arbitrariamente e estabelecer o salário mínimo no ponto usando a linha que interliga os pontos.

As plotagens de linhas conectadas se mostraram úteis demais para limitar a uma única interpretação. Alguns usos proeminentes:

• Valores interpolados . O caso é mencionado em que ambas as variáveis ​​são contínuas e todos os pontos interpolados ao longo da linha como uma interpretação significativa.
• Taxa de variação . Mesmo quando os valores intermediários não são significativos, a inclinação de cada segmento de linha é uma boa representação da taxa de mudança. Observe que, para essa interpretação, os valores X e Y devem ser espaçados adequadamente, o que não é o caso no gráfico salarial que você menciona.
• Comparação de perfis . Ao comparar múltiplos pequenos ou medidas sobrepostas, as linhas podem ser úteis mesmo para fatores categóricos. Nesse caso, as linhas servem para conectar grupos de respostas para um reconhecimento limitado de padrões. Aqui está um exemplo do peltiertech.com com o fator no eixo Y (em vez do X) para legibilidade do rótulo:

Bem, os donuts podem estar relacionados ao peso :-)

Enquanto eu entendo o seu argumento, acho que este exemplo não é tão ruim porque o tempo (no eixo horizontal, ao que as linhas se referem) é contínuo. O significado da linha, para mim, não é tanto que, a cada hora do dia, você come um certo número de rosquinhas, mas o número de rosquinhas por dia muda de alguma maneira regular. Assim, podemos adicionar algo como um pouco mais suave à linha, e isso faria sentido. É pelo menos razoável pensar em rosquinhas comidas a cada hora ou até a cada minuto (embora isso fosse mais sensato com uma variável em que a contagem por dia era maior)

O que é mais preocupante é quando o eixo horizontal é discreto (e especialmente quando é nominal), mas as linhas são desenhadas. Isso realmente não faz sentido. Por exemplo, se você está olhando (digamos) a% de votos para Obama entre (digamos) residentes de diferentes regiões dos EUA, não faz sentido traçar uma linha entre o Nordeste e o Centro-Oeste; especialmente porque a ordem das regiões é arbitrária, mas alterar a ordem alteraria as linhas. No entanto, vi gráficos como este.