例：乱数
0から1の間でランダムに選択された実数を考慮して\を記録するとします。 （X_1 \）、小数点以下1桁に切り捨てられた乱数。たとえば、数値0.07491234008は0.0として記録されます（小数点以下第1位がゼロであるため）。これは、丸めではなく切り捨てを意味することに注意してください。これらの数値を生成するメカニズムが区間\（（0,1）\）内のどの位置にも優先しない場合、取得される数値の分布は次のようになります。
\
これは離散確率変数です。変数、10の可能な結果のそれぞれについて同じ確率で。
\
\（X_1 \）と\（X_2 \）の分布を図2に示します。
詳細な説明
図2：\（X_1 \）と\（p_の確率関数\（p_ {X_1}（x）\） {X_2}（x）\）for \（X_2 \）。
Excelには、0から1までの実数を生成する関数があり、区間\（のどの位置も優先されないように選択されています。 （0,1）\）。セルに\（\ sf \ text {= RAND（）} \）と入力してリターンキーを押すと、そのような数値が得られます。セルに表示される小数点以下の桁数を増やします。数字の最後にたくさんのゼロが表示されるまで続けます。セルのサイズを大きくする必要がある場合があります。スプレッドシートは図3のようになりますが、もちろん特定の数は異なります…結局のところランダムです！
図3：0から1までの乱数を含むExcelスプレッドシート。
この時点でキー「F9」を繰り返し押すと、すべて0から1までの一連の乱数が表示されます。 1.これらを調べると、Excelは実際に乱数の最初の15桁である乱数\（X_ {15} \）の観測値を生成しているように見えます。したがって、これらの数値の特定の1つが発生する可能性は\（10 ^ {-15} \）です。
\ begin {align *} \ Pr（0.3 \ leq X_1 < 0.4）& = \ Pr（X_1 = 0.3）= 0.1、\\\\ \ Pr（0.3 \ leq X_2 < 0.4）& = \ Pr（X_2 = 0.30）+ \ Pr（X_2 = 0.31）+ \ dots + \ Pr（X_2 = 0.39）\\\\ & = 10 \ times 0.01 = 0.1、\\\\ \ Pr（0.3 \ leq X_3 < 0.4）& = 10 ^ 2 \ times 10 ^ {-3} = 0.1、\\\\ \ Pr（0.3 \ leq X_4 < 0.4）& = 10 ^ 3 \ times 10 ^ {-4} = 0.1、\\\\ & \ vdots \\\\ \ Pr（0.3 \ leq X_k < 0.4）& = 10 ^ {k-1} \ times 10 ^ {-k} = 0.1、\\\\ & \ vdots \ end {align *}
可能な離散値が増えるにつれて、分布がますます細かくなり、これらの離散確率変数のいずれかが区間内にある確率\（
たとえば、\（\ Pr（0.3 \ leq U \ leq 0.4）= 0.4-0.3 = 0.1 \）。
この確率変数の累積分布関数\（F_U（u） \）、したがって、非常に単純です。
\
次の図は、\（U \）の累積分布関数のグラフを示しています。
図4：\（U \ stackrel {\ mathrm {d}} {=} \ mathrm {U}（0,1）\）の累積分布関数。
離散の場合と比較して、連続の場合の0.3と0.4の間の間隔の処理方法に違いがあることに気づきました。すべての離散ケースで、上限\（0.4、0.40、0.400、\ dots \）が除外され、連続確率変数の場合は含まれています。離散確率変数を扱うときはいつでも、不等式が厳密であるかどうかが重要であることが多く、注意が必要です。たとえば、
\ \