Phân phối xác suất gồm các hàm thống kê biểu diễn một phạm vi giá trị được phân bổ giữa các giới hạn. Các chuyên gia thống kê sử dụng nhiều hàm phân phối xác suất để dự đoán khả năng xuất hiện của một biến không chắc chắn, có thể bao gồm các giá trị rời rạc hoặc liên tục.
Phân phối xác suất rời rạc được biểu diễn bằng số nguyên hoặc một dãy số hữu hạn. Mỗi giá trị rời rạc có xác suất lớn hơn 0. Các nhà thống kê biểu diễn phân phối xác suất rời rạc trên một bảng, nhưng lại biểu diễn phân phối xác suất liên tục là một đường cong giữa hai điểm cho trước trên trục x của đồ thị. Sau đây là các loại phân phối xác suất phổ biến mà một mô phỏng Monte Carlo có thể lập mô hình.
Phân phối chuẩn
Phân phối chuẩn, còn gọi là đường cong hình chuông, có dạng đối xứng giống như một chiếc chuông và đại diện cho hầu hết các sự kiện thực tế. Một giá trị ngẫu nhiên có khả năng cao là giá trị trung vị sẽ khiến xác suất bị giảm đáng kể về phía cả hai đầu của đường cong hình chuông. Ví dụ: quá trình lấy mẫu ngẫu nhiên lặp lại về cân nặng của các học sinh trong một lớp học cụ thể sẽ cho bạn biểu đồ phân phối chuẩn.
Phân phối đều
Phân phối đều là một biểu diễn thống kê gồm các biến ngẫu nhiên có xác suất bằng nhau. Khi được biểu diễn bằng hình vẽ trên biểu đồ, các biến phân phối đều sẽ có dạng một đường phẳng nằm ngang trên khoảng hợp lệ. Ví dụ: phân phối đều đại diện cho khả năng đổ xúc xắc và xác suất rơi vào từng mặt xúc xắc.
Phân phối tam giác
Phân phối tam giác sử dụng các giá trị tối thiểu, giá trị tối đa và giá trị có nhiều khả năng xuất hiện nhất để biểu diễn biến ngẫu nhiên. Xác suất của loại phân phối này đạt đỉnh ở giá trị có nhiều khả năng xuất hiện nhất. Ví dụ: các công ty sử dụng hàm phân phối tam giác để dự đoán doanh số bán hàng sắp tới bằng cách thiết lập giá trị tối thiểu, giá trị tối đa và giá trị đỉnh của tam giác.