概率统计中常用的概率分布有哪些?

概率分布的类型：

• **离散分布：**离散分布用于表示随机变量取值的离散值。
• **连续分布：**连续分布用于表示随机变量取值的连续值。

离散分布：

• **伯努利分布：**伯努利分布用于表示每次实验中成功或失败的概率。
• **二项分布：**二项分布用于表示 n 次实验中成功出现的次数。
• **泊松分布：**泊松分布用于表示平均事件在特定时间间隔内的事件数量。
• **卡方分布：**卡方分布用于表示两个随机变量之间的相关性。

连续分布：

• **正态分布：**正态分布用于表示连续随机变量的概率分布。
• **指数分布：**指数分布用于表示随机变量在特定时间间隔内的概率分布。
• **gamma分布：**gamma分布用于表示随机变量的概率分布。
• **瑞利分布：**瑞利分布用于表示随机变量的概率分布。

除了以上分布之外，还有其他概率分布，例如均匀分布、三角分布、负态分布等。

请问如何选择合适的概率分布来描述随机变量的概率分布呢?