如何理解分布函数的右连续性
证明连续型随机变量的分布函数一定是连续函数？
证明连续型随机变量的分布函数一定是连续函数？
假如某个连续随机变量的分布函数F(x)存在一个不连续的断点xx0，由定义，F(x)有一个密度函数p(x)，那么p(x)必须在点xx0处的积分不为0，才能使F(x)在xx0处的值跳跃。然而， p(x)在某一个点处的积分只能为0，所以“连续随机变量的分布函数必须连续”。对任意点x的增量Δx，分布函数的增量都有 ，所以分布函数一定。不是连续，是右连续。这是由分布函数的定义导致的
分布函数间断点有什么性质？
1、随机变量的分布函数必然单调不减，右连续，而且仅有第一类间断点，间断点可列；
2、随机变量的分布函数是一个普遍的函数，具有非负有界性；
3、分布函数的随机变量在不同的条件下，由于偶然因素影响，其可能取各种不同的值，具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率一定。
二项分布是连续型变量吗？
二项分布与泊松分布是离散型随机变量,正态分布是连续型随机变量。
为何连续型随机变量分布函数，在其分布函数的某一点的概率值为0？
连续随机变量,一个点的测度是0, 也就是一个点的长度为0。 一段区间，比如 （0,1）, 它的长度为1，区间内有无数个点, 且是不可数的. 一个点就是一个区间无数点中的一个. 设想，如果一个单点的概率不为零，则无数点的概率加起来岂不比一大了吗？ 单点的概率不为零，并不是说它不会发生。
离散型数据和连续型数据的区别？
一、概念不同
1、离散型：有些随机变量它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。
2、连续型：随机变量X的取值不可以逐个列举，只可取数轴某一区间内的任一点。
二、性质不同
1、离散型：Pn≥0 n1，2，…；∑pn1。
2、连续型：若f（x）在点x连续，则有F#39（x）f（x）；f（x）是可积，则它的原函数F（x）连续。
三、域不同
1、离散型：离散型变量的域(即对象的集合S)是离散的。
2、连续型：连续型变量的域(即对象的集合S)是连续的。