Дискретний розподіл ймовірностей підраховує випадки, які мають підраховані або кінцеві результати. Дискретні розподіли відрізняються від безперервних розподілів, де результати можуть знаходитися в будь-якому місці континууму. Типовими прикладами дискретного розподілу є біноміальний розподіл, розподіл Пуассона та Бернуллі.
Дискретні розподіли ймовірностей — це розподіли ймовірностей, які призначають ймовірність кожному окремому результату. Це повний розподіл ймовірностей y. Безперервні змінні мають теоретично нескінченний континуум значень. Це функції, які, однак, визначаються своїми параметрами.
Дискретні дані — це тип даних, між значеннями яких є пробіли. Безперервні дані – це дані, які знаходяться в постійній послідовності. Дискретні дані можна підрахувати, а неперервні — вимірювати.
Найпростішим прикладом дискретного розподілу ймовірностей є a Розподіл Бернуллі, розподіл ймовірностей випадкової величини Бернуллі. Випадкова змінна Бернуллі — це дискретна випадкова величина з результатом 0 або 1, часто позначається як F для «невдачі» та S для «успіху» відповідно.
Безперервні розподіли ймовірностей є основою для моделювання та інтерпретації безперервних змінних. Приклади безперервних змінних: моделювання швидкості радіоактивного розпаду або швидкості звукових хвиль, зросту, ваги, артеріального тиску, рівня холестерину тощо.
Дві ключові вимоги для того, щоб дискретний розподіл ймовірностей був дійсним:
- 0 ≤ P(X = x) ≤ 1.
- ∑P(X = x) =1.