您的问题有 2 个部分

1. 概率质量函数：它具有离散值，我们只计算概率值。所以 F(x):Pr(R=x) 只是总是小于 1 的概率

2. 概率密度分布：这里我们没有离散值，如果我们考虑一个点 Pr（单点）=0。因此，我们在连续分布计数期间考虑面积。现在，由于我们不知道概率分布的确切点 (x)，因此可能存在概率可以集中在小点而不是要求点 (x) 上的情况。而且我们也知道这样的 PDF 曲线下的面积应该是 1。因此，如果 x 小于 1，那么为了保持面积总和 1，F(x) 的值应该大于 1

不，概率质量函数的值不能大于 1。很简单，概率质量函数的所有值总和必须为 1。此外，它们必须是非负的。从这里可以看出，如果其中一个值超过 1，则总和将超过 1。这是不允许的。

通过 PMF，我假设您的意思是通常称为 pdf 的内容。对于连续分布，答案是肯定的。必须是真的：

想象一个以零为中心的正态分布（因此平均值为零）和一个时间标准差（例如，0.01）。该曲线上几乎所有对积分有很大贡献的点都在 -0.1 和 0.1 之间。因此，从几何角度考虑并用矩形近似，高度将至少为 5 左右（实际上它会大得多，因为大部分积分将来自 -.04 和 .04 之间的点）。

如果非连续变量永远不会超过 1，则 pdf，因为 (1) 它们的总和必须全部加到 1 和 (2) 它们都必须是非负数。最大的可能是只有一种可能的结果，即 P(x) = 1。

顺便说一句，高度（大于 1）本身并没有真正的意义，只是作为积分的一部分。当人们从离散转向连续时，​​绘制一条均值 = 0 且标准差 = 1 的正态曲线真的很诱人。如果我记得，高点的值约为 0.4。但这并不意味着你会以 0.4 的概率得到零；事实上，恰好得到零（或任何其他特定数字）的概率为零。但是如果你改变积分的界限是$x_1$和$x_2$，你得到得到一个数字之间的概率$x_1$和$x_2$.