I den nuværende sammenhæng er Fordelingsfunktion et emne af stor relevans og interesse for en bred vifte af mennesker. Betydningen af Fordelingsfunktion er blevet mere og mere tydelig over tid, da dens indvirkning dækker forskellige aspekter af dagligdagen. Fra dens indflydelse i samfundet til dens relevans på det professionelle område har Fordelingsfunktion spillet en fremtrædende rolle på forskellige områder. Derfor er det afgørende at dykke dybere ned i analysen af Fordelingsfunktion for bedre at forstå dens omfang og implikationer i dag. I denne artikel vil forskellige perspektiver på Fordelingsfunktion blive undersøgt, og behandle dets mange facetter og dets indvirkning i forskellige sammenhænge.
Inden for sandsynlighedsregning er en fordelingsfunktion for en stokastisk variabel en særlig funktion hvorudfra alt det sandsynlighedsmæssigt interessante (fordelingen) ved kan udledes.
Værdien af fordelingsfunktionen i et punkt er defineret som sandsynligheden for at den betragtede stokastiske variabel højst er , altså
hvor er sandsynlighedsmålet.
Ovenstående kan også fortolkes som en interval-sandsynlighed:
Ønsker man et begrænset interval, foregår det simpelthen således:
Ekstra omhu må udvises ved endepunkterne. For eksempel fås sandsynligheden for et kompakt interval ved
hvor grænseværdien er for gående mod fra venstre. Tilsvarende er punktsandsynligheden
Enhver fordelingsfunktion har følgende egenskaber:
Omvendt vil en vilkårlig funktion med ovennævnte egenskaber være en fordelingsfunktion for en passende stokastisk variabel (i et passende sandsynlighedsfelt).
Såfremt er en kontinuert funktion (altså også fra venstre), behøver man ikke at bekymre sig om hvorvidt endepunkter er med eller ej (ulighedstegn er skarpe eller bløde). Det er tilfældet netop hvis alle punktsandsynligheder er nul.
Hvis fordelingen endda er absolut kontinuert, eksisterer der en passende funktion (se tæthedsfunktion) således at fordelingsfunktionen fremkommer ved integration: . En absolut kontinuert fordeling er også kontinuert.
Hvis den stokastiske variabel er diskret, er grafen for en trappekurve bestående af vandrette linjestykker. Springene som tager mellem "trinnene", svarer da til punktsandsynlighederne, og kan da beregnes ved at summere alle disse spring op til det betragtede punkt.