那说明你这个元件有记忆

严格来说你理解出了问题，数学思维有时候不能借助现实来理解，因为现实的指向性和数学术语中的指向性是有误差的

元件是不是无记忆性不重要，也跟数学没有关系。这里只是告诉你无记忆性导致指数分布

要是真理解了指数分布背后的无记忆性，24年数学一，选择10直接秒杀

比如小时候，母亲在22:00下班回家，今天22:00她还没回家，可能是电动车电量不够了跑的慢了，那么不妨设五分钟之内她回家的概率为p。但是五分钟之后，22:05到了，她还没回来，可能是去街上买爆米花了，估计她在未来5min内回来的概率还是p，因为你对你母亲的情况一无所知，你只能认为事件集合{电动车没电，上街上买了爆米花······}，各个事件是平等的概率p。
这样一直下去，从最开始的22:00看，你可以得到一系列指数衰减的离散概率，这便是几何分布。如果再将观测间隔不断缩小，从五分钟到趋于0，再从22:00开始观测，你就得到了一个连续分布，也即指数分布

无记忆性是概率分布的性质而不是元件的性质。对于寿命长的元件，初期阶段老化现象很小，可以说在这一阶段是近似服从指数分布的。如果元件失效是逐渐磨损的，更适合用韦布尔分布。

你可以换几个例子，比如:
你跑一百米后的状态vs你跑一千一百米的状态vs运动健将跑一千一百米的状态
又比如:
你开音乐会的收入vs著名歌手哪怕一个地方连续十场音乐会，最后一场的收入

指数分布有无记忆性，你应该质疑元件寿命怎么可能服从指数分布，而不是质疑怎么可能无记忆性。你的说法说明教材用元件作为例子不太合理。
你可以想象一下有某种奇怪的元件，以抛硬币来决定会不会坏，抛出正面就不坏，抛出背面就坏了。那么前100次都是正面的情况下，第101次是背面的概率，和第1次就是背面的概率相同

这是理想的元件，损坏概率都恒定的就好像物理题假设存在个绝对光滑的方块一样

这里假设的是元件不会老化，损坏不是由于老化，是随机发生的

元件使用是有损耗的，指数分布是说理想状态下无损耗的概率

这就是无记忆性的定义，无关乎现实里是否真的有这么个元件。

更进一步的拟合还有威布尔分布你可以了解一下

就像你现实中不可能找到完美的直线/圆/正态分布一样，现实中的元件不可能完全遵循指数分布。
引入指数分布只是为了方便解决问题。