概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）是概率论与统计学中的一个重要概念，是描述某一随机变量在各个取值时出现的概率分布的函数。
简单来说，若一个随机变量X的概率密度函数为f(x)，则f(x)在某区间上的定积分表示该随机变量在该区间上出现的概率。常见的概率密度函数有正态分布、均匀分布、指数分布等。
除了概率密度函数，我们还需要了解一下累积分布函数（Cumulative Distribution Function，简称CDF），它是概率论中另一个重要的概念。CDF是X小于等于某值的概率，通常表示为F(x)。两者的关系为：CDF是PDF的累加和。
在实际应用中，概率密度函数可用于估计风险、绘制概率图、研究市场涨跌幅度等。如在金融领域，可以通过概率密度函数来描述某种证券的价格变动。
概率密度函数是概率论中的一个核心概念，深入研究对于理解各种数据分布特征及其应用场景有着重要的意义。
