关于 scipy.stats.kstest 的问题

我打算判断我手头的数据是否服从正态分布或者是卡方分布，我使用的代码如下：
stats.kstest(g, 'norm', (g.mean(), g.std()))
运行结果如下：
KstestResult(statistic=0.13836314532285626, pvalue=8.652868214726363e-06)
这是 pvalue < 0.05 了，这是说明服从正态分布还是不服从呢？
我在网上搜了很多，大多都说是 pvalue 要大于 0.05 才算是原假设成立；但也有说小于0.05的，这个我就搞蒙了。
而这段数据(g)可视化如图：

我觉得应该算是卡方或者正态分布吧。总的来说，就是 pvalue 要如何看？
我是不是可以通过比对 cdf 为 'norm' 和 'chi2' 时的 pvalue 来判断这组数据更符合什么分布？具体是怎么判断的呢？值越大越好还是？

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