[Probability density function - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Probability_density_function) > 確率論において、確率密度関数（PDF）または連続確率変数の密度とは、標本空間（確率変数が取りうる値の集合）の任意の標本（または点）における値が、確率変数の値がその標本に近くなる相対的な可能性を示していると解釈できる関数のことである。 言い換えれば、連続的な確率変数が任意の特定の値を取る絶対的な可能性は0ですが（そもそも可能な値の集合は無限なので）、2つの異なる標本でのPDFの値は、確率変数の任意の特定の描画で、確率変数が他の標本と比較して1つの標本に近いことがどれだけ多いかを推測するために使用することができます。 > より正確には、PDFは、確率変数が特定の値の範囲に入る確率を指定するために使用されます。つまり、密度関数の下で、横軸の上、範囲の最小値と最大値の間の面積で与えられます。確率密度関数はどこでも非負であり、空間全体に対するその積分は1に等しい。 > また、確率密度関数を表す言葉として、「確率分布関数」や「確率関数」が使われることもある。しかし、この使い方は確率論者や統計学者の間では標準的ではない。他の資料では、確率分布が一般的な値の集合に対する関数として定義されている場合に「確率分布関数」が使われたり、累積分布関数を指していたり、密度ではなく確率質量関数（PMF）である場合もある。「ただし、一般に離散的な確率変数（可算集合に値をとる確率変数）には PMF が、連続的な確率変数には PDF が用いられる。 --- - [[確率分布]]のパラメータ（[[正規分布]]の確率密度関数の$u$と$\sigma^2$など）が確定しているが、$x$の値は未観測の状態の関数。