Среди законов распределения, с которыми обычно приходится иметь дело, можно выделить две группы. К первой группе можно отнести законы, используемые для описания природных объектов исследования. К таким законам относятся законы нормального, логнормального и биномиального распределений, закон Пуассона и др. Ко второй группе следует отнести законы, которыми при- родные явления не аппроксимируются, но которые широко при- влекаются, например, при проверке различных статистических гипотез: закон распределения хи-квадрат, законы распределения Стьюдента, Фишера и др. Если переменная величина может принимать лишь такие значе- ния, различия между которыми могут иметь только характер скач- ка, то переменная именуется дискретной. Такие переменные воз- никают, например, в результате простого счета, поскольку меньше чем на единицу соседние значения отличаться не могут. Если меж- ду отдельными значениями различия могут (хотя бы теоретически) выражаться любым малым числом, переменная называется не- прерывной (непрерывные переменные обычно возникают в процес- се измерения, т. е. при сравнении чего-то с известной мерой, при- нятой за единицу измерения). Соответственно с этим случайные величины и совокупности их значений также делятся на дискрет- ные и непрерывные, хотя в статистике это деление часто условно, так как дискретные величины нередко целесообразно рассматри- вать как непрерывные, а непрерывные иногда допустимо считать дискретными (тем более что значения любой переменной всегда даются с некоторым ограниченным числом десятичных знаков). Принципиальное различие между дискретными и непрерывны- ми случайными величинами состоит в том, что для дискретных величин можно перечислить (хотя бы теоретически) все значения с указанием их вероятности, а для непрерывных этого сделать нель- зя. В лучшем случае для непрерывных величин можно указать вероятность, соответствующую отдельным округленным значе- ниям, но эти последние в действительности являются лишь сере- динами классов, ширина которых равна точности округления зна- чений (если, например, содержание гумуса приведено с точностью до 0,1%, то значение 3,7% следует рассматривать как середину класса, начало и конец которого суть значения 3,65 и 3,74%). В связи с этими особенностями дискретных и непрерывных слу- чайных величин математическое описание законов их распределе- ния дается в неодинаковой форме. Для дискретных величин закон распределения может быть представлен значениями вероят- ности как функции переменной величины. На графике, отражаю- щем такое распределение, по оси ординат откладывается вероят- ность, а по оси абецисс — значения переменной. Для описания распределения непрерывной случайной величи- ны используется так называемая — плотность — вероятности ю (Х) = аР/аХ (е@ — омега), представляющая собой отношение приращения вероятности @Р к соответствующему приращению “