贝氏定理亦可由相似率Λ和可能性"O"表示：其中定义为B发生时，A发生的可能性（）；则是A发生的可能性。相似率（Likelihood ratio）则定义为：
贝氏定理与概率密度.贝氏定理亦可用于连续机率分佈。由于概率密度函数严格上并非机率，由机率密度函数导出贝氏定理观念上较为困难（详细推导参阅）。贝氏定理与机率密度的关系是由求极限的方式建立：全机率定理则有类似的论述：如同离散的情况，公式中的每项均有名称。"f"("x", "y")是"X"和"Y"的联合分佈；