关于顺序统计量几乎必然收敛性的技术问询

大家好，我最近在梳理顺序统计量的收敛特性，有个相关的设定和结论想和各位交流探讨：

• 设$F$是严格递增的分布函数；给定$\tau \in (0,1)$，存在$\epsilon_{\tau}$使得$F(\epsilon_{\tau}) = \tau$（这个$\epsilon_{\tau}$其实就是分布$F$的$\tau$分位数）。
• 考虑一组独立同分布（i.i.d.）的随机变量$X_1, \cdots, X_n$，它们的顺序统计量记为$X_{(1)}, \cdots, X_{(n)}$；令$k = [n\tau]$，其中$[\cdot]$表示向下取整的floor函数。

我看到这么一个结论：

当样本量$n$趋向于无穷大时，顺序统计量$X_{(k)}$几乎必然收敛到$\epsilon_{\tau}$，即
$$X_{(k)} \xrightarrow{a.s.} \epsilon_\tau$$

我想进一步理解这个结论的推导依据，或者相关的理论支撑，有没有大佬能帮忙解惑呀？

备注：内容来源于Stack Exchange，提问作者Florian Huo