• La función de distribución determina la probabilidad de cada uno de los sucesos definidos sobre una variable.

• Los modelos discretos más relevantes son el modelo de Bernoulli, el modelo Binomial, el modelo Hipergeometrico y el modelo de Poisson.

• El modelo de Bernoulli modeliza variables dicotómicas de experimentos qué consisten en una única prueba.

• El modelo binomial es una generalización del modelo de Bernoulli para más eventos.

• El modelo Hipergeométrico es un modelo similar al modelo Binomial pero para experimentos en los que no hay reemplazamiento.

• El modelo de Poisson sirve para modelizar situaciones en las que se conoce el número de eventos durante un intervalo de tiempo.

• Los modelos continuos más relevante son el modelo de distribución uniforme el modelo exponencial y el modelo normal.

• El modelo de distribución Uniforme considera la misma probabilidad para los sucesos que se encuentra en un intervalo [a,b].

• El modelos de distribución Exponencial sirve para calcular probabilidades de tiempos de espera.

• El modelo Normal tiene una gran cantidad de aplicaciones. Su distribución cumple la propiedad de ser simétrica respecto de la media.