在概率论中，随机变量分为离散型和连续型两大类，这两者的区别主要体现在概念、特点和定义上。

从概念上领会，离散型随机变量是指那些只能取有限个或至多可列无限多个值的随机变量，掷骰子时出现的点数，或者某次考试的分数，这些都可以被视为离散型随机变量，与之相对，连续型随机变量则是指其取值在某一区间内，可以是数轴上的任意一点，一个人的身高、温度、时刻等，这些变量的取值范围都是连续的。

下面内容是一些关于离散型随机变量和连续型随机变量的详细区别：

1、取值特点：

– 离散型随机变量：取值是有限个或可数个，可以一一列出，掷骰子的点数，其取值为1到6。

– 连续型随机变量：取值在一个连续区间内，不能一一列出，测量某物体的长度，其取值可以是任意实数。

2、定义不同：

– 离散型随机变量：其全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，概率1以一定的规律分布在各个可能值上。

– 连续型随机变量：能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间。

3、随机事件的分布：

– 离散型随机变量：一般为有限个。

– 连续型随机变量：一般为无限个。

在实际应用中，正确区分离散型和连续型随机变量至关重要，错误地将连续型随机变量当作离散型处理，或反之，都可能导致错误的重点拎出来说，领会这两者的区别，有助于我们更准确地应用概率论，解决实际难题。

离散型随机变量和连续型随机变量在取值范围、概率分布函数等方面存在显著差异，掌握这些差异，对于深入领会概率论及其在各个领域的应用具有重要意义。