概率密度函数, f X ( x ) {\displaystyle f_{X}(x)\,} ,表示随机变量 X {\displaystyle X\,} 的分布。维基百科将 PDF 定义为随机变量分布直方图的平滑版本。基本上, f X ( x ) {\displaystyle f_{X}(x)\,} 对于特定值 x {\displaystyle x\,} 的值越大,意味着在选择其类型分布的随机变量时,该值 x {\displaystyle x\,} 出现的频率越高。
由 f X ( x ) {\displaystyle f_{X}(x)\,} 形成的曲线下的总面积始终为 1,因为该总面积表示随机变量 X {\displaystyle X\,} 将是一个值的概率。
指数 RV 的 PDF
计算 PDF 的一种方法是将其 CDF δ δ x F X ( x ) = f X ( x ) {\displaystyle {\frac {\delta }{\delta x}}F_{X}(x)=f_{X}(x)\,} 微分。