一. 概念解释
PDF：概率密度函数（probability density function） 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）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。
PMF : 概率质量函数（probability mass function), 在概率论中，概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。
CDF : 累积分布函数 (cumulative distribution function)，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。
二. 数学表示
![数学表示][1]
三.概念分析
根据上述，我们能得到一下结论：
- PDF是连续变量特有的，PMF是离散随机变量特有的；
- PDF的取值本身不是概率，它是一种趋势（密度）只有对连续随机变量的取值进行积分后才是概率，也就是说对于连续值确定它在某一点的概率是没有意义的；
- PMF的取值本身代表该值的概率。
摘抄自：
[https://blog.csdn.net/wzgbm/article/details/51680540][2]
[1]: http://static.zybuluo.com/tudouchuixue/mlfr94zek8fo7w9qbmm7xetd/image_1dbudgn58dgltgf1oqi10139g1i.png
[2]: https://blog.csdn.net/wzgbm/article/details/51680540
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