Auszug aus Wikipedia (https://de.wikipedia.org/wiki/Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion):
In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, oft kurz Dichtefunktion, Wahrscheinlichkeitsdichte oder nur Dichte (abgekürzt WDF oder pdf von engl. probability density function) genannt, ein Hilfsmittel zur Beschreibung einer stetigen Wahrscheinlichkeitsverteilung. Die Integration der Wahrscheinlichkeitsdichte über ein Intervall [a,b] ergibt die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine Zufallsvariable mit dieser Dichte einen Wert zwischen a und b annimmt. Die Wahrscheinlichkeitsdichte kann Werte größer als 1 annehmen und sollte nicht mit der Wahrscheinlichkeit selbst verwechselt werden.
Formal handelt es sich um eine Dichte bezüglich des Lebesgue-Maßes.
Während im diskreten Fall Wahrscheinlichkeiten von Ereignissen durch
Aufsummieren der Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Elementarereignisse
berechnet werden können (ein idealer Würfel zeigt beispielsweise jede Zahl mit
einer Wahrscheinlichkeit von einem Sechstel (1/6)), gilt dies nicht mehr für
den kontinuierlichen Fall. Beispielsweise sind zwei Menschen kaum exakt gleich
groß, sondern nur bis auf Haaresbreite oder weniger. In solchen Fällen sind
Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen nützlich. Mit Hilfe dieser Funktionen lässt
sich die Wahrscheinlichkeit für ein beliebiges Intervall – beispielsweise
eine Körpergröße zwischen 1,80 m und 1,81 m – bestimmen, obwohl
unendlich viele Werte in diesem Intervall liegen, von denen jeder einzelne die
Wahrscheinlichkeit 
hat.
Die Dichtefunktion jeder Wahrscheinlichkeitsverteilung hat seine charakteristische grafische Form. Die grafische Darstellung der Dichtefunktion der Normalverteilung z.B. ist die bekannte Glockenkurve (siehe auch 19.17).