분포

_불확실성의 모양_. 가능한 결과들에 확률이 어떻게 배분돼 있는가. 이산 분포는 각 결과에 수를 매긴다 — `P(X = "고양이") = 0.6, P(X = "강아지") = 0.3, P(X = "새") = 0.1`. 연속 분포는 구간 위에 *밀도*를 배분한다 — 정확히 한 점에 확률은 없고, 구간 위에서만 있다. 이산은 합이, 연속은 적분이 1이어야 한다 — _무엇인가는 일어나야_ 하니까. 확률 하나는 수 한 개이고, 분포는 그 뒤에 있는 모양 전체다. 모델이 예측하는 양, 자산이 낼 수 있는 수익, 픽셀이 가질 수 있는 값 — 대부분은 단일 수가 아니라 분포다. 그리고 그 분포의 *퍼짐*이 종종 중심값보다 더 중요하다.