$\mathrm{Pr}(X=x)=0 \textrm{ for all } x\in\mathbb{R}$ : 특정 값을 지닐 확률은 0.
한 점에서의 확률이 아닌 [[구간,interval]]에서의 확률이 의미가 있다.

Examples of continuous r. v.
||Name        ||Range        ||Density( $f(x)=$ )                      ||Symbol    ||Parameters ||
||Normal      ||$-\infty<x<\infty$ ||$\frac1{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\right)$ ||N(μ,σ) ||$\mu\in\mathbb{R},\,\sigma>0$ ||
||Exponential ||$x>0$        ||$\lambda e^{-\lambda x}$                ||          ||$\lambda>0$ ||
||Uniform     ||$a<x<b$      ||$\frac1{b-a}$                           ||U(a,b)    ||$a<b$   ||
||Gamma       ||$x>0$        ||$Cx^{\alpha-1}e^{-x/\beta}$             ||Gamma(α,β)||$\alpha>0,\,\beta>0,\,C=\frac1{\beta^\alpha\mathrm{\Gamma}(\alpha)}$ ||
||Weibull     ||
Source: Bryc W., Applied Probability and Stochastic Processes, p. 37

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Sub: (위 표 순서대로) (이하 네개 writing)
 * [[정규확률변수,normal_random_variable]] (=가우시안 확률변수) = 가우스_확률변수 [[가우스_확률변수,Gaussian_random_variable]] (참고로, WpEn:Gaussian_random_variable at [[Date(2023-10-26T18:18:48)]] redir. to 가우스분포=정규분포=[[WpEn:Normal_distribution]])
 * [[지수확률변수,exponential_random_variable]]
 * [[균등확률변수,uniform_random_variable]]
 * [[감마확률변수,gamma_random_variable]]

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연속확률변수 $X$ 를 얻을 수 있는(? mksure) 값의 범위가 $a\le X\le b$ 이고 그 [[확률밀도함수,probability_density_function,PDF]]가 $f$ 일 때

연속확률변수의 기대값(또는 평균): // [[기대값,expected_value]] [[평균,mean,average]]
 $E(X)=\int_a^b xf(x)dx$

연속확률변수의 분산: // [[분산,variance]]
 $V(X)=\int_a^b (x-\mu)^2 f(x) dx$

여기서 $\mu=E(X).$
(나가노 히로유키)

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[[https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3338172&cid=47324&categoryId=47324 수학백과: 연속확률변수]]

관련:
 [[연속확률분포,continuous_probability_distribution]]
 '''연속확률변수'''의 [[확률분포,probability_distribution]]는 대개 [[확률밀도함수,probability_density_function,PDF]]로 정의.
비교: [[이산확률변수,discrete_random_variable]]
Up: [[확률변수,random_variable]]

tmp twin: [[RR:연속확률변수,continuous_RV]]

AKA '''연속형 확률변수'''