一概率分布函数、从数学上看，分布函数F(x)=P(X<x)，表示随机变量x的值小于x的概率。这个意义很容易理解。 概率密度f(x)是f(x)在x处的关于x的一阶导数，即变化率。如果在某一x附近取非常小的一个邻域Δx，那么，随机变量x落在(x,=”” x+Δx)内的概率约为f(x)Δx，即p(x<x<x+Δx)≈f(x)Δx。=”” 换句话说，概率密度f(x)是x落在x处“单位宽度”内的概率。“密度”一词可以由此理解。=”” 　　

二、一元函数下.=”” 概率分布函数是概率密度函数的变上限积分,就是原函数.=”” 概率密度函数是概率分布函数的一阶导函数.=”” 多元函数下.=”” 联合分布函数是联合密度函数的重积分.=”” 联合密度函数是联合分布函数关于每个变量的偏导.=”” 　　

三、概率密度只是针对连续性变量而言，而分布函数是对所有随机变量取值的概率的讨论，包括连续性和离散型；=”” 已知连续型随机变量的密度函数，可以通过讨论及定积分的计算求出其分布函数；当已知连续型随机变量的分布函数时，对其求导就可得到密度函数。=”” 对离散型随机变量而言，如果知道其概率分布（分布列），也可求出其分布函数；当然，当知道其分布函数时也可求出概率分布。=””>

根据定义X的边际密度函数fX(x)=∫(-∞,∞)f(x,y)dy=∫(-∞,∞)2e^(-2x-y)dy。 ∴fX(x)=[2e^(-2x)]∫(0,∞)e^(-y)dy=2e^(-2x)，x>0；fX(x)=0，x其它。 ∴X的边际分布函数FX(x)=∫(0,x)fX(x)dx=1-e^(-2x)，，x>0；FX(x)=0，x其它。 同理，Y的边际密度函数fY(y)=∫(-∞,∞)f(x,y)dx=∫(-∞,∞)2e^(-2x-y)dx。 ∴fX(x)=[e^(-y)]∫(0,∞)2e^(-2x)dx=e^(-y)，y>0；fY(y)=0，x其它。 ∴Y的边际分布函数FY(y)=∫(0,y)fY(y)dy=1-e^(-y)，，y>0；FY(y)=0，y其它。 供参考。

推荐你一本书，《大学数学实验》，清华大学出版社，作者姜启源。认真读下第10章和第11章，相信你一定会受益匪浅——如果没学过概统，这两章的知识足够；学过的话，就当是精要吧。实际上，如果不是数学系的学生，知道这些分布的推导过程没有什么意义，而且用的多了就会发现，因为一个扯淡的“中心极限定理”，基本上无论是计算概率还是显著性检验，最后基本上都是正态分布及其变种，而且绝大多数的情况下，你甚至根本没办法直接用那些概率密度函数做积分——实在太复杂了。所以，这些分布的实际应用，一般都是依靠MATLAB，Origin这些软件来完成的。《大学数学实验》主要介绍的是MATLAB，看过11章之后，仔细研究下274-275页11.3.6的软件实现，相信你对于具体的分布类型选择，一定会十分清楚明确的。