今天我們介紹一些常見的分配。根據維基百科對機率分配的定義分為兩種，狹義和廣義。狹義是指隨機變量的機率分佈函數，如機率密度函數(probability density function, pdf)和累積分配函數(cumulative distribution function, cdf)。
機率密度函數簡單來說就是用一個函數來描述分佈，常用來表示；累積分配函數則是指函數曲線下的面積，
上述是單變量的部分，多變量的函數為，聯合機率密度函數(joint probability density function)，

機率分配可以分為兩種，離散型和連續型，這是根據隨機變數的性質而區分出來的。以下僅列出幾種常見的分配，

範例

I型計數器可以用來測量衰變率，衰變率是以未知的速率隨機發生。每一次放射性衰變會把計數器鎖住秒，在這段時間內所發生的任何衰變都不會被計數，試問如何調整計數器接收數據以考慮丟失的信息。

1. 提出問題
   
2. 選擇建模方法
   這此選用連續型的機率模型，根據問題的性質選用指數分配
3. 推導模型的數學表達式
   所有相繼兩次放射性衰變之間的時間是獨立的，而且都服從帶有速率參數的指數分配。令表示相繼兩次觀察到的衰變的時間差。隨機時間由兩部分組成，至少的等待時間秒以及等待到下一次衰變的時間秒。是服從參數的指數分配。因此
4. 求解模型
   ，其中
   根據強大數定律
   的機率為1，亦即，當很大時，可近似為
   對求解可得，
5. 表達分析結果
   我們得到一個衰變率公式，它可以矯正由計數器被鎖住而引起的信息丟失