一. 概念解释

1. 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。
2. 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。

3. 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。

   
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三.概念分析

根据上述，我们能得到一下结论：
　１）PDF是连续变量特有的，PMF是离散随机变量特有的；
　２）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；
　３）PMF的取值本身代表该值的概率。

四.分布函数的意义

我们从两点来分析分布函数的意义：
　　
　　1.为什么需要分布函数？

对于离散型随机变量，可以直接用分布律来描述其统计规律性，而对于非离散型的随机变量，如连续型随机变量，因为我们无法一一列举出随机变量的所有可能取值，所以它的概率分布不能像随机变量那样进行描述，于是引入PDF，用积分来求随机变量落入某个区间的概率。分布律不能描述连续型随机变量，密度函数不能描述离散随机变量，因此需要找到一个统一方式描述随机变量统计规律，这就有了分布函数。另外，在现实生活中，有时候人们感兴趣的是随机变量落入某个范围内的概率是多少，如掷骰子的数小于3点的获胜，那么考虑随机变量落入某个区间的概率就变得有现实意义了，因此引入分布函数很有必要。

2. 分布函数的意义

分布函数F(x)F(x)在点xx处的函数值表示XX落在区间(−∞,x](−∞,x]内的概率，所以分布函数就是定义域为RR的一个普通函数，因此我们可以把概率问题转化为函数问题，从而可以利用普通的函数知识来研究概率问题，增大了概率的研究范围。

参考

https://blog.csdn.net/wzgbm/article/details/51680540