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下一个概率值等于将现在的概率值乘以一次事件未发生的概率，一个小于单位1的固定值，每次都是这样。
因此，无论事件发生的概率是多大，事件首次发生时经过的试验次数的最可能的值就是1。
假设在板球比赛中，连续的击球构成了伯努利试验。
一位投球手，将事件发生理解为他投球成功，他可以乐观地想：他开始投球的时候，下一次投球成功最可能的就是这一次；相反，一个具有相同视角的击球手就得听天由命地接受他这一局最有可能的持续时间就是他面对这一个球的时间。
（就算是最好的击球手，记录表明他们最有可能的总得分总是0!）
图4 一些常见的离散分布
图4举例说明了一些常见的离散分布。
对于每一个可能的数值，竖线的高度给出了它的概率，并且这些高度的和总是单位1。
连续分布
我们如何拓展古典的概率观点来解决在一个长度为80cm的木棍上随机选取一个点的试验？可能的结果组成一个连续统（），而不只是一个列表。
“随机”
意味着所有单独的点都具有相同的概率值。
但如果这个相等的值超过了0，那么，在取了足够多的点之后，它们的总概率就会超过单位1，这是不可能的。
每个单独的点的概率一定是0，我们也不能使用像图4一样的图片了。
我们需要将概率、片段或者区间相关联，而不是将概率和单独的点相关联。
为了对80cm的木棍的每一部分一视同仁，所有具有相同长度的片段一定有相同的概率。
想象一下将木棍砍成8个相等的片段：按照定义，一个“随机的”
点落在每个片段上的概率一定相同，举例来说，落在20~30cm的片段上一定具有18的概率。
图5a展示了下一步操作，这可以用口头禅“面积表示概率”
表述。
标注了h的水平线的高度是设定好的，这条线下阴影部分的面积是单位1，这呈现了一个事实，我们可以百分百地确定随机点落在区间0~80cm中的某处。
接着图5b展示了如何确定随机点落在32~52cm的片段上的概率，只需要计算对应的阴影面积即可。
简单地说，这个概率是14。
要得出随机选择的点落在木棍两端10内的概率，我们就可以使用图5c，并且依据加法定理，要求的概率是三个阴影面积的和，也就是12。
图5a 阴影面积是单位1
图5b 落在32~52cm之间的概率是14
图5c 见正文
图6展示了对结果取连续值的另一些情况下相似的解决方式，例如一段特定的高速公路上下一次事故发生需要的时间。
我们会在下面论证展示图片上的曲线在这种情况下是合理的，但核心观点是图线的尺度是特意选择好的，以至于标注了“时间”
的直线以上，和以点E为起始端点的曲线以下的总面积是单位1，因为我们可以百分百确定我们考察的这段时间一定取非负值。
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