概率密度函数不是概率，在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个地区之内的概率则为概率密度函数在这个地区上的积分。而概率亦称“或然率”。它反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也会不出现的事件。
概率密度函数和概率有什么区别
1、定义不同：概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间（事件的取值范围）的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以非常大也可以非常小分布函数是概率统计中要紧的函数，正是通过它，可用数学剖析的办法来研究随机变量。
分布函数是随机变量非常重要的概率特点，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的所有其他概率特点。
2、描述对象不同：概率密度只不过针对连续性变量而言，而分布函数是对所有随机变量取值的概率的讨论，包含连续性和离散型。
3、求解方法不同：已知连续型随机变量的密度函数，可以通过讨论及定积分的计算求出其分布函数当已知连续型随机变量的分布函数时，对其求导就可得到密度函数。对离散型随机变量而言，假如了解其概率分布（分布列），也可求出其分布函数当然，当了解其分布函数时也可求出概率分布。
概率密度函数的意义
概率密度函数是概率论中的一个要紧定义，它是概率分布的基础。概率密度函数有哪些用途是表示某个随机变量的概率分布，也就是说，它可以表示某个随机变量的取值范围和取值概率之间的关系。概率密度函数是概率分布的基本描述，它可以描述某个随机变量的概率分布。它可以描述某个随机变量在特定区间内的概率，这个区间可以是任意的e概率蜜度函数可以让大家更了解地知道某个随机变量的取值范围和取值概率之间的关系。
概率密度函数也可以用来计算概率的期望和方差，从而更了解地知道某个随机变量的分布特点。概率密度函数可以用来计算概率的平均值，方差，偏度和峰度，从而帮助大家更了解地知道随机变量的分布特点。
概率密度函数可以用来描述随机变量的分布，可以用来计算概率的期望和方差，也可以用来计算概率的平均值，方差，偏度和峰度，因此，概率密度函数是概率分布的基础，也是研究概率分布的要紧工具。
