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图6 连续分布
时间至少是B但不大于C的概率就是阴影的面积。
我们可以用类似的方式得到考察的时间落在任意给定区间内的概率，还能像之前一样根据加法定理，得到落在更复杂区间内的概率。
一个能按照这种方式生成概率的曲线被称为概率密度（probabilitydensity）。
已知面积的计算方式是“长乘以宽”
，任何直线的宽度都是0。
因此图6中在点A或者点D的竖直线的“面积”
都是0，所以这两个单独的点具有0值的概率，就像之前提过的那样。
但是点A的密度曲线比点D高，所以点A附近的值比点D附近的值更可能。
简单地说，图片表明具有或高或低的概率的区域。
在这里我们使用连续分布（uousdistribution）这个术语。
在所有这些试验中，因为单独一个点具有的概率值为0，我们可以稍微草率一点：无论一个区间包括了两个端点或一个端点，抑或都不包括，结果的概率都是一样的。
为了限定一个概率密度，一条曲线一定必须具有两个特性：不能取负值，在曲线下的全部面积必须是单位1。
这些保证了对概率的所有计算能得出合理的结果。
许多概率密度函数出现得足够频繁以至于可以被赋予名称。
对于从给定的一个区间内选取随机点，密度函数在这个区间内完全平直，就像图5中的一样：简单地说，所有相同长度的片段具有相同的概率。
再一次，我们叫它均匀分布。
假设我们对一些特定事件在多长时间后发生感兴趣。
例如，210Pb是一种铅的不稳定同位素，“它的半衰期是22年”
这个断言被印在物理教材上。
它的意思是，如果我们有一块这种物质，22年后只有原来的一半保持原样，其余的都通过辐射衰变成其他物质了。
这块物质由巨量的原子组成，所有这些原子的行为都是独立的。
如果关注单个原子，它通过放出一个粒子而衰变。
我们不知道什么时候这个过程会发生，但是因为在22年内这块物质中的一半的原子都衰变了，所以这个特定的原子在这个时间段内发生衰变的概率是50%。
假设它在5年后还没有发生衰变：这时，它就是剩余的210Pb块中的一个原子，所以它在未来22年衰变的概率也是50%，并且如果它在接下来的3年中没有发生衰变，情况也一样，以此类推。
一个给定的原子的衰变时间只有遵循所谓的指数分布（expoialdistribution）的时候，上述情况才能发生，它的概率密度的一般图形展示在图6中，曲线的高度按照确定的比率下降。
类似的场景也应用在交通事故中：过去的一周内没有事故发生，那似乎不可能对未来的事故概率产生影响，所以我们预期交通事故下一次发生的时间也遵循指数分布。
这个分布和泊松分布密切相关。
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