在数学中，连续随机变量的概率密度函数，在不致于混淆时可简称为密度函数，是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。图中，横轴为随机变量的取值，纵轴为概率密度函数的值，而随机变量的取值落在某个区域内的概率为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。
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柯西分布也叫作柯西-洛伦兹分布，它是以奥古斯丁·路易·柯西与亨德里克·洛伦兹名字命名的连续概率分布，其概率密度函数为
条件概率分布是现代概率论中的概念。已知两个相关的随机变量X 和Y，随机变量Y 在条件{X =x}下的条件概率分布是指当已知X 的取值为某个特定值x之时，Y 的概率分布。 如果Y 在条件{X =x}下的条件概率分布是连续分布，那么其概率密度函数称作Y 在条件{X =x}下的条件概率密度函数。与条件分布有关的概念，常常以“条件”作为前缀，如条件期望、条件方差等等。
柯西分布也叫作柯西-洛伦兹分布，它是以奥古斯丁·路易·柯西与亨德里克·洛伦兹名字命名的连续概率分布，其概率密度函数为
高斯噪声是一种具有正态分布概率密度函数的噪声。换句话说，高斯噪声的值遵循高斯分布或者它在各个频率分量上的能量具有高斯分布。它被极其普遍地应用为用以产生AWGN的迭代白噪声。
连续型均匀分布，如果连续型随机变量
X
{\displaystyle {\mathit {X}}}
具有如下的概率密度函数，则称
X
{\displaystyle {\mathit {X}}}
服从
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
上的均匀分布,记作
X
∼
U
[
a
,
b
]
{\displaystyle X\sim U[a,b]}
在概率论与数理统计领域，莱斯分布是一种连续概率分布，以美国科学家斯蒂芬·莱斯的名字命名，其概率密度函数为：
在概率论与数理统计领域，莱斯分布是一种连续概率分布，以美国科学家斯蒂芬·莱斯的名字命名，其概率密度函数为：
柯西分布也叫作柯西-洛伦兹分布，它是以奥古斯丁·路易·柯西与亨德里克·洛伦兹名字命名的连续概率分布，其概率密度函数为
条件概率分布是现代概率论中的概念。已知两个相关的随机变量X 和Y，随机变量Y 在条件{X =x}下的条件概率分布是指当已知X 的取值为某个特定值x之时，Y 的概率分布。 如果Y 在条件{X =x}下的条件概率分布是连续分布，那么其概率密度函数称作Y 在条件{X =x}下的条件概率密度函数。与条件分布有关的概念，常常以“条件”作为前缀，如条件期望、条件方差等等。
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