左图：离散型概率分布
图形：一条条垂直于X轴的垂线（也可以是矩形柱）。X轴与竖线相交的端点是事件可能发生的结果，
Y轴是对应结果发生的概率。离散型概率分布的函数被称为概率质量函数，较常见的有二项分布、多
项分布、超几何分布和泊松分布等。
右图：连续性概率分布
图形：一条连续的曲线，因为事件发生的结果可以是X轴上的任意一点。Y轴表示事件结果对应的概率密度
（区别于概率），概率值等于曲线下的积分面积。曲线下方总面积为1（概率总和是100%）连续型概率分布
曲线对应的函数被称为概率密度函数，而积分面积对应的函数被称为概率累积函数。常用的连续型概率分布
有指数分布、均匀分布和正态分布。
常见的概率分布类型
二项分布与多项分布
二项分布研究的实验只有两个：A与非A；如果试验的结果多于两个，但只关注其中一个结果时，也可以看做
只有两个试验结果。如果两个结果的发生概率已知，那么从总体中抽取Ｎ个个体，这Ｎ个个体中，有Ｋ个个体
的结果是Ａ的概率可以求解，由这些（１个，２个，……，Ｋ个）概率组成的概率分布称为二项分布。多项分布
是试验结果有多个的推广。
超几何分布
二项分布与多项分布中每个结果发生的概率是不变的，相当于有放回抽样或无限总体的无放回抽样（总量不变或近似不变）。
而超几何分布试验结果的发生概率会随着每次试验发生而变化，相当于有限总体无放回抽样（总量变化）。
泊松分布
基于过去的经验（随机事件在某段时间或空间发生的平均数）预测该随机事件在新的同样长的时间或同样大
的空间中发生N次的概率。
正态分布
均匀分布
随机变量X的取值有相等的概率（古典统计学：掷骰子）
指数分布
应用于两次随机事件之间发生的时间间隔的概率。泊松分布是某一区间内发生随机事件次数的概率分布