根据历史数据和理论推导可知，某应用中，随机变量s的分布密度函数为f(x)=3x^2，(0<x<1)。这意味着，当△x充分小时，随机变量s落在区间(x,x+△x)内的概率约等于f(x)△X。为此，开发该应用的仿真系统时，可用 （58） 来模拟该随机变量，其中，r1,r2,r3,...为计算机逐个产生的、均匀分布在(0,1)区间内的互相独立的伪随机数。

根据题目描述，随机变量s的分布密度函数为f(x)=3x^2在(0<x<1)区间内。这意味着当△x充分小时，随机变量s落在区间(x,x+△x)内的概率约等于f(x)△X。为了模拟这个随机变量，我们需要找到一个方式能够反映出f(x)=3x^2的特性，即x取值越大，取值的密集程度越高。选项A中的max（r1,r2,r3）能够更容易得到x的更大值，因此可以更好地模拟随机变量s的分布密度函数为f(x)=3x^2的特性。因此，正确答案是A。