• 泊松分布=特定的 离散概率分布，即以 概率质量函数为特征的概率分布。具体来说，在 Poisson 的情况下，它被定义为 ,。$P(k \text{ events in interval}) = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}$$\lambda \in \mathbb{R^+}, k \in \mathbb{N}$
• 泊松过程= 一个 随机过程，即代表一些随机值系统随时间演变的随机变量的集合。换句话说，它是在概率空间上定义的一组实随机变量 ，其中集合 T 被解释为“时间” . 具体来说，泊松过程可以用不同的方式定义，不一定使用泊松分布：$(X_t)_{t\in T}$$(\Omega,\Sigma,P)\ ,$

随机过程是一系列随机变量。这意味着，当谈论一个过程时，例如泊松过程，涉及作为时间序列的发生元素，而当我们谈论随机变量及其分布时，例如泊松分布，没有涉及这样的元素，我们只有一个随机变量 X 及其相关分布。

例子：

随机变量 X：每小时给接待员的电话数量服从泊松分布（并且在已知分布的情况下，我们可以得到在给定时间间隔内接到一定数量电话的概率）；

随机过程{X1, X2, ....}，其中Xi：收到第i 个电话的时间，是一个泊松过程。