概率密度是连续型随机变量的概率分布函数的一种表示方式，它表示随机变量在某个特定值附近的可能性。对于连续型随机变量，其概率密度函数（PDF）可以通过以下方式求得：
定义：
概率密度函数（PDF）是一个非负可积函数，记作 `f（x）`，满足对于任意实数 `x`，有：
```
PDF（f） = 概率密度 = 概率 / 组距
```
均匀分布：
在均匀分布中，PDF等于某个区间（事件取值范围）的概率除以该区间的长度。例如，在区间 `[a, b]` 上的均匀分布的概率密度函数为：
```
f（x） = 1 / （b - a），当 a ≤ x ≤ b；否则 f（x） = 0
```
积分：
概率密度函数对某个区间的积分给出了随机变量落在这个区间内的概率。所有可能区间的概率之和为1。
连续型随机变量：
对于连续型随机变量 `X`，如果存在一个非负可积函数 `f（x）`，使得对于任意实数 `x`，有：
```
F（x） = ∫f（t）dt
```
其中 `F（x）` 是累积分布函数（CDF），那么 `f（x）` 就是 `X` 的概率密度函数。
需要注意的是，单独分析一个点的概率密度是没有意义的，因为它必须与某个区间相比较。概率密度函数描述了随机变量在某个确定取值点附近的可能性，而随机变量落在某个区域内的概率则是概率密度函数在该区域上的积分