博客探讨了离散和连续概率的区别，强调在连续型变量中，概率为0的事件可能发生，而概率为1的事件不必然发生。概率密度函数（PDF）是概率分布函数的导数，它表示变量在某一点附近取值的概率大小。虽然PDF在某点的值不是概率，但数值越大，变量在该点附近取值的概率越大。
- 这篇博客写的太好了，放在最前
- 首先要区分离散概率和连续概率，研究中几乎都是连续概率
- 对于连续型变量而言，“取某个具体值的概率”的说法是无意义的，因为取任何单个值的概率都等于0，只能说“取值落在某个区间内的概率”，或“取值落在某个值邻域内的概率”
- 在连续型变量中：概率为0的事件是有可能发生的，概率为1的事件不一定必然发生。举例：在数轴上取一个数是0的概率为0，因为1/∞=0；则其对立事件，取一个数不是0的概率为1；但是取一个数是0这个事件还是会发生。
- 概率函数只对离散型变量有意义
- 概率密度函数是概率分布函数的导函数
- 概率密度函数在a点的取值不是X=a的概率，但该值越大，X在a附近取值的概率越大
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