概率密度函数 (pdf) 是连续随机变量的累积分布 (cdf) 的一阶导数。我认为这仅适用于定义明确的分布，例如高斯分布、t 分布、约翰逊 SU 等。

如果给定我们知道的真实数据不符合某些先验分布（完美），这是否意味着（可以安全地假设）真实数据的 cdf 无法区分，因此没有 pdf，使我们求助于直方图，或核密度，或对数样条近似，连续数据的pdf？

只是试图合理化统计中总是遇到的整个模型拟合热潮（高斯，t-，柯西），以及为什么它总是覆盖近似方法（直方图，核密度）。

换句话说，我们不是对经验数据（直方图、核密度）使用估计器，而是训练我们寻找最佳匹配模型（高斯、t-、柯西），即使我们知道真实数据的 pdf 与那个模型。

是什么让“建模”方法比“近似”更好？是吗，怎么样，更正确吗？