概率论中为什么说：任一分布函数是一个右连续函数。

详细解释下

一、分布函数准确的概念是“随机变量的概率的分布函数”。它是定义在R上函数，它的定义是：F(x)=P({X<=x})；一式。定义域为全体实数。（注意一式中的X<=x！）
二、在R上，对于任何(x1,x2),则P({x1<X<=x2})=F(x2)-F(x1)；二式。(注意二式中的X<=x2！)
三、随机变量分二类：一、离散型；二、连续型。
四、离散型随机变量的概率分布函数：从一式中的X<=x0可以看出F(x0)包括P({X=x0}),所以，x0点左边的F(x<x0)=P({X<x0})必小于F(x0)，函数在x0处间断。而在右边，即：F(x>x0)=P({X<=x0})=F(x0)所以是“右连续”。
五、连续型随机变量的概率分布函数：在R上任何一点x0的概率P({X=x0})=0，所以，它实际上左右都是连续的，当然也就是“右连续”的喽！
六、综合分析，随机变量的概率分布函数都是“右连续”！

一、分布函数准确的概念是“随机变量的概率的分布函数”.它是定义在R上函数,它的定义是：F(x)=P({X

【1】这是根据他的定义自然得出来的结论 F（x）=P（X<=x）,所以才是右连续的 你自己找一个例题或者习题~最好是离散型的 已知概率分布那种 你按照分布函数的定义求出分布函数,并把分布函数的图像画出来,注意间断点应该是实心点还是空性点 。 　　【2】概率论：概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下，每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。例如，掷一硬币，可能出现正面或反面。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。

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