随机变量的概率密度函数或pdf是由以下定义的函数
![{\displaystyle f_{X}(x)=P[X=x]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8b6b11c5622e67b9e3758ebd7560ec269042a038)
请记住,这里 X 是随机变量,x 是一个相关变量(但不是随机的)。
下标 X 表示这是 X 变量的 pdf。
pdf 遵循一些简单的规则
- pdf 始终非负。
- pdf 曲线下的面积为 1。

累积分布函数 (CDF) 也称为概率分布函数 (PDF)。为了避免与随机变量的 pdf 混淆,我们将使用缩写 CDF 来表示此函数。随机变量的 CDF 由以下函数定义
![{\displaystyle F_{X}(x)=P[X\leq x]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2f00e5a8760e058d1ee0823961a1b99ead81dee1)
随机变量的 CDF 和 pdf 之间存在关系


CDF 是对应于给定值x 小于随机变量 X 的值的概率的函数。CDF 是一个非递减函数,并且始终非负。
为了确定随机变量 X 是否位于两个边界 [a, b] 之间,我们可以使用 CDF 函数
![{\displaystyle P[a\leq X\leq b]=F_{X}(b)-F_{X}(a)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/fe6d37620459089fbe199c9898e9b696bb226526)