连续随机变量：分布和数字特征

连续随机变量是概率论中的重要概念，它描述了在一定范围内可以取任意实数值的随机变量。在统计学和概率论中，我们经常对连续随机变量的分布和数字特征进行分析。本文将介绍连续随机变量的分布和常用的数字特征，并提供相应的源供相应的源代码来计算这些特征供相应的源代码来计算这些特征。

1. 连续随机变量的分布
   连续随供相应的源代码来计算这些特征。

2. 连续随机变量的分布
   连续随机变量的分布可以用概率密度函数（probability density function，简供相应的源代码来计算这些特征。

3. 连续随机变量的分布
   连续随机变量的分布可以用概率密度函数（probability density function，简称PDF）来描述。PDF是一个非负函数，其积分在整个定义域上供相应的源代码来计算这些特征。

4. 连续随机变量的分布
   连续随机变量的分布可以用概率密度函数（probability density function，简称PDF）来描述。PDF是一个非负函数，其积分在整个定义域上等于1。常见的连续随机变量分布供相应的源代码来计算这些特征。

5. 连续随机变量的分布
   连续随机变量的分布可以用概率密度函数（probability density function，简称PDF）来描述。PDF是一个非负函数，其积分在整个定义域上等于1。常见的连续随机变量分布包括正态分布、均匀分布供相应的源代码来计算这些特征。

6. 连续随机变量的分布
   连续随机变量的分布可以用概率密度函数（probability density function，简称PDF）来描述。PDF是一个非负函数，其积分在整个定义域上等于1。常见的连续随机变量分布包括正态分布、均匀分布、指数分布等。

下面是一个计算正态分