1. PDF (概率密度函数(probability density function ) (在数学中可以简称为密度函数，如果随机变量的输出值不容易混淆) )是连续随机变量的概率密度函数其本身不是概率，取值积分后是概率。
2 .在2. PMF:概率质量函数概率论中，概率质量函数是离散随机变量的每个特定可能值处的概率。
3. CDF:累积分布函数(cumulative distribution function )又称分布函数，是概率密度函数的积分，可以完整地描述实随机变量x的概率分布。 PDF在特定区间的积分。 CDF是PDF的积分，PDF是CDF的导数
一些分析结果和注意事项：
1 ) PDF为连续变量特有，PMF为离散随机变量特有
2 ) PDF可能的值本身不是概率。 它是趋势(密度)，只有将连续随机变量的取值积分后才是概率。 也就是说，相对于连续的值，确定其位于某一点的概率是没有意义的。
3 ) PMF取值本身表示该值的概率。
详细说明见博文：3358 blog.csdn.net/wz GBM/article/details/51680540