均匀分布是连续型还是离散型

均匀分布，是一种简单的概率分布，其分为离散型均匀分布和连续型均匀分布两种类型的机率分布。离散型均匀分布：在统计学及概率理论中，离散型均匀分布是一个离散型概率分布，其中有限个数值拥有相同的概率。

在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）。

从任意分布抽样

均匀分布对于任意分布的采样是有用的。一般的方法是使用目标随机变量的累积分布函数（CDF）的逆变换采样方法。这种方法在理论工作中非常有用。由于使用这种方法的模拟需要反转目标变量的CDF，所以已经设计了cdf未以封闭形式知道的情况的替代方法。一种这样的方法是拒收抽样。

正态分布是逆变换方法效率不高的重要例子。然而，有一个确切的方法，Box-Muller变换，它使用逆变换将两个独立的均匀随机变量转换成两个独立的正态分布随机变量。