分布律的图形就是分布函数F的图形。对一个离散型随机变量X，其取值为k的概率为pk。连续的变量分布描述;或者是比较复杂的离散随机变量。比如说正态分布、二项式分布、泊松分布等等，叫做分布律。

条件分布律：F（x，y）=P（X<=x），对于二维随机变量（X，Y），可以考虑在其中一个随机变量取得（可能的）固定值的条件下，另一随机变量的概率分布，这样得到的X或Y的概率分布叫做条件概率分布，简称条件分布。
联合概率分布的几何意义：如果将二维随机变量（X，Y）看成是平面上随机点的坐标，那么分布函数F（x，y）在（x，y）处的函数值就是随机点（X，Y）落在以点（x，y）为顶点而位于该点左下方的无穷矩形域内的概率。在概率论中，对两个随机变量X和Y，其联合分布是同时对于X和Y的概率分布。