随机变量与分布函数
随机变量本质上就是个变量，它分为两种：连续型随机变量（变量的可能取值是连续的，比如小酱等车的时间没法精确到准确的值）和离散型随机变量（变量的可能取值是离散的，比如小酱扔硬币只有正反面两种值）。
分布函数的定义：假如 \(X\) 是个随机变量，那么它的分布函数 \(F(x)\) 被定义为：\(F(x) = P\left \{ X\le x \right \}\)。什么含义呢？其实 \(F(x)\) 就是随机点 \(X\) 落在区间 \((-\infty,x]\) 的概率。换句话说，\(F(x)\) 是个一元函数，横坐标是 \(x\)，纵坐标是概率。
离散型随机变量：分布律
例1：根据分布律来计算分布函数
例2：二项分布（又称伯努利分布）
0-1分布：随机变量只有0和1两种取值，即：\(P(X=1)=p, P(X=0)=1-p\)，记为 \(X \sim B(1, p)\)
二项分布：\(P(X=k)=C_n^kp^k(1-p)^{n-k}, k=0,1,...,n\)，记为 \(X \sim B(n, p)\)
例3：泊松分布
连续型随机变量：概率密度
例子：正态分布
