概率和分布的区别是概念不同密度函数、描述对象不同、求解方式不同。
1、概念不同：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，可以很大也可以很小；分布函数是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。
分布函数是随机变量最重要的概率特征，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一切其他概率特征。
2、描述对象不同：概率密度只是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，包括连续性和离散型。
3、求解方式不同：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，如果知道其概率分布（分布列），也可求出其分布函数；当然，当知道其分布函数时也可求出概率分布。
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概率密度和分不函数的区别。
就和速度和位移的关系类似。
某一点的概率密度的值表示在该点附近的概率？
就相当于某一个时刻的速度，能表示在该时刻附近的位移吗？
当然是否的，至少你需要乘一个时间，或者你可以任取一个时间段（当然要足够短）中任取一个时刻的速度当做整个时间段的速度，而整个时间段的位移即为时间段的长度乘以该速度。
于是类似的我们可以想象，某一点的概率密度的值乘以这个点的一个很小的邻域，类似的也可以表示为在该点邻域内的概率。
如果两随机变量相互独立，则联合密度函数等于密度函数的乘积，即f(x,y)=f(x)f(y)。如果两随机变量是不独立的，那是无法求的。
边缘密度函数是指边缘分布函数，定义是如果二维随机变量X,Y的分布函数F{x，y}为已知，那么随机变量x，y的分布函数Fx{x}和Fy{y}分别由F{x，y}求得。则Fx{x}和Fy{y}为分布函数F{x，y}的边缘分布函数。
联合密度函数是指联合分布函数，定义是随机变量X和Y的联合分布函数是设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y) = P{(X P(X
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