前面講到的二項分布、超幾何分布和泊松分布所涉及的都是離散數據，即數據由一個個單獨的數值組成，其中的每一個數值都有相應的概率，離散數據往往能以某種方式進行計數，能取确切值，所以離散數據也被稱為數值型數據。
然而，并非所有的數值型數據都是離散的。有時候，一一列舉一個數據集中的所有數值并不總是能夠實現。有時候，數據涵蓋的是一個範圍，這個範圍内的任何一個數值都有可能成為事件結果。例如，假如讓你稱重幾個蘋果的重量，并且已知這些蘋果的重量在500g到800g之間，稱重結果可能是500.1g、500.56g、600.36g等等。類似重量、長度這樣的數據叫做連續數據，連續數據往往通過測量得到，而不是通過計數得到。
對于離散概率分布來說，我們關心的是取得一個特定數值的概率；而對于連續概率分布來說，我們關心的是取得一個特定範圍的概率，而概率密度函數就是用于描述連續随機變量的概率分布的。
概率密度函數概率密度函數f(x)是這樣一種函數：通過它可以求出一個數據範圍内的某個連續變量的概率，它向我們指出該概率分布的形狀。
1、欲算概率，先求f（x）
f(x) * 20 = 1, => f(x) = 0.05(概率密度函數)
2、再求面積，可得概率
假設我們要求出P（x>5），如下圖
P（x>5）= （20-5）* f（x）=15 * 0.05 = 0.75
所以，處理連續數據時，所計算的是一個數值範圍内的概率，在圖形中表現為面積。
理解概率密度函數是計算連續型概率分布的基礎，下一節将詳細剖解正态分布。
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