先从一些基本概念的阐述开始：
1. 随机试验（简称试验）
所谓对随机事件的观察即为随机试验，此试验具有三大特点：其一为可重复性，其二为可观察性，其三则为随机性。
2. 随机事件（简称事件）
在随机试验中，我们关注的不仅仅是试验的过程，更在于试验结果是否具有特定的可观察特征，例如扔骰子时观察点数为偶数或奇数的出现次数等。
3. 可能性、频率与概率
以购买为例，中奖或不中奖即为可能性。若不从严格的数学角度区分，概率是可计算的，接近确定的数值，而频率则是通过统计得出的。二者的关联在于，当实验次数趋于无穷大时，频率趋近于概率。频率可视为概率的估计，但并不等同于概率。概率是理想值，有时会与实际发生有所差异。
4. 随机变量与分布
在随机变量中，除了对特定事件发生的概率感兴趣外，人们还关心与随机试验结果相联系的变量。由于这一变量的取值依赖于不确定的试验结果，因此被称为随机变量。对于这一变量，人们无法预知确切值，但可以研究其取值的统计规律性，对随机变量统计规律性的完整描述即为其分布。
5. 离散型与连续型随机变量及其分布
离散型随机变量的所有可能取值是有限个或可数无穷多个。其分布类似于古典概型的事件总数。而连续型随机变量的取值则类似于某种区间，其取得某个特定值的概率可能为零，人们更关心的是其取值落在某个范围上的概率。
6. 平均值与期望
平均值是对现有样本的一个统计量。而期望，在概率论中，是随样本趋于无穷的极限。对于扔骰子的例子，平均数是对现有情况的统计分析，而期望则是对未来情况的概率估计。
接下来将进一步探讨高中数学中常见的分布列概念：
一、高中阶段常见的离散型分布列
1. 两点分布的详细解析。
2. 二项分布的特点及其与伯努利试验的联系，并进行详细解释。
二项分布是高常见的分布类型。在二项分布中，需要已知一个事件发生的概率。在缺乏这一概率的情况下，很多题目中会将频率当作概率。需要注意的是，频率和概率是有区别的。
另外还会介绍超几何分布，这是一种不放回的试验类型。每次试验都会影响剩余的次品率，因此隐藏的每次概率都会发生变化。
为了更好地理解二项分布和超几何分布的区别，将通过具体案例进行分析。例如，在相亲场景中应用二项分布的概念，确定相亲次数、成功率等关键参数，进而求出脱单的可能性。
对于高中阶段常见的连续型分布列代表——正态分布，虽然考查次数不多，但仍需留意其应用场景及解题方法。