Náhodná veličina- hodnoty veličiny závisí na náhodě ale je vázaná na teorií pravděpodobností. Tzn. Například jaká bude teplota ve stejnou hodinu na stejném místě. Záleží na náhodě ale dá se na základě předchozích dnu estimovat nějakou hodnotu.
Diskrétní náhodná veličina- konečný počet hodnot(buďto je to množina hodnot a nebo je to určitý počet hodnot v nějakém intervalu)
Spojitá náhodná veličina- nekonečně mnoho hodnot v určitém intervalu

Probability mass function- udává pravděpodobnost, že se diskrétní náhodná veličina přesně rovná nějaké hodnotě
Binomické rozdělení- popisuje četnost výskytu náhodného jevu v x pokusech, kde má v každém pokusu stejnou pravděpodobnost. Například počet lidí v místnosti n=10 a pravděpodobnost že člověk je vyšší než 180cm.
Řekněme že je jich k=5 takže p=5/10(p= k/n) a binomické rozdělení popisuje pravděpodobnost s jakou bude určitý počet vybraných lidi menších než 180cm.(od k=6 to bude 0)

Probability density function- rozdělení pravděpodobnosti  spojité náhodné veličiny
Normální rozdělení- rozdělení pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny podle Gaussove křivky, kde vstup je průměr a odchylka.
Distribuční funkce- udává pravděpodobnost že je hodnota náhodné proměnné menší než daná hodnota