离散型随机变量和连续型随机变量是概率论和统计学中两种基本的随机变量类型。
离散型随机变量是指其可能取的值是有限个或者可数无限多个的随机变量，比如抛硬币的正反面，投掷骰子的点数等。离散型随机变量的概率分布通常用概率质量函数(PMF)来描述。
相反，连续型随机变量是指其可能取的值是无限且不可数的随机变量，比如人的身高、体重等。连续型随机变量的概率分布通常用概率密度函数(PDF)来描述。
这两种随机变量的主要区别在于，对于离散型随机变量，我们能确切地列出它可能取的所有值以及相应的概率；而对于连续型随机变量，我们不能列出它可能取的所有值，我们只能描述在某一区间内取值的概率。
1.离散型随机变量的例子，如抛硬币、投掷骰子等，都是离散型随机变量的经典例子。
2.连续型随机变量的例子，如人的身高、体重等，都是连续型随机变量的经典例子。
3.离散型随机变量和连续型随机变量的概率描述方式不同，离散型随机变量用概率质量函数(PMF)描述，连续型随机变量用概率密度函数(PDF)描述。
总的来说，离散型随机变量和连续型随机变量是概率论和统计学中两种基本的随机变量类型，它们各自有各自的特点和应用场景。理解和掌握这两种随机变量的概念和性质，对于进行数据分析和解决问题具有重要的意义。
温馨提示：
