在随机变量中，我提到了连续随机变量。相对于离散随机变量，连续随机变量可以在一个连续区间内取值。比如一个均匀分布，从0到1的区间内取值。一个区间内包含了无穷多个实数，连续随机变量的取值就有无穷多个可能。

为了表示连续随机变量的概率分布，我们可以使用累积分布函数或者密度函数。密度函数是对累积分布函数的微分。连续随机变量在某个区间内的概率可以使用累积分布函数相减获得，即密度函数在相应区间的积分。

在随机变量中，我们了解了一种连续分布，即均匀分布(uniform distribution)。这里将罗列一些其他的经典连续分布。

指数分布

指数分布(exponential distribution)的密度函数随着取值的变大而指数减小。指数分布的密度函数为:

f(x)={λe−λx0ififx≥0x<0$$f(x)=\{\begin{array}{rcl}\lambda e^{-\lambda x}& if& x\ge 0\\ 0& if& x<0\end{array}$$