連續概率分佈

（1）正態分佈。其特點是密度函數以均值為中心對稱分佈，這是一種最常用的概率分佈，其均值為 ，方差σ^2為 ，記作

。當μ = 0,σ = 1 時，稱為標準正態分佈，用N(0，1)表示。正態分佈適用於描述一般經濟變量的概率分佈，如銷售量、售價、產品成本等。

（2）三角型分佈。其特點是密度數是由最大值、最可能值和最小值構成的對稱的或不對稱的三角型。適用描述工期、投資等不對稱分佈的輸入變量，也可用於描述產量、成本等對稱分佈的變量。

（3）β分佈。其特點是密度函數為在最大值兩邊不對稱分佈，適用於描述工期等不對稱分佈的變量。

（4）經驗分佈。其密度函數並不適合於某些標準的概率函數，要根據統計資料及主觀經驗估計的非標準概率分佈，它適合於項目評價中的所有各種變量。

（5）指數分佈。指數分佈可以用來表示獨立隨機事件發生的時間間隔，比如旅客進機場的時間間隔、無線電元器件壽命等等。指數分佈的一個重要特徵是無記憶性（Memoryless Property，又稱遺失記憶性）。

（6）均勻分佈。 ^[1]