从implemented_function或rv_continuous构建ContinuousRV

是指在概率论和统计学中，使用implemented_function或rv_continuous函数来构建连续随机变量（Continuous Random Variable）的过程。

连续随机变量是指在一个区间内取值的随机变量，其取值可以是任意的实数。与之相对的是离散随机变量，其取值只能是有限个或可数个。

在概率论和统计学中，连续随机变量的概率分布可以通过概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）来描述。PDF是一个非负函数，其在整个实数轴上的积分等于1。通过对PDF进行积分，可以得到连续随机变量在某个区间内的概率。

implemented_function是一个用于定义连续随机变量的函数。它接受一个函数作为参数，该函数定义了连续随机变量的概率密度函数。通过调用implemented_function函数，可以创建一个连续随机变量对象。

rv_continuous是一个用于定义连续随机变量的类。它是scipy.stats模块中的一个类，用于表示连续随机变量的分布。通过继承rv_continuous类，并重写其中的方法，可以定义自己的连续随机变量。

ContinuousRV的应用场景非常广泛。在实际应用中，许多随机现象都可以用连续随机变量来描述，例如测量误差、物理量的变化、金融市场的波动等。通过对连续随机变量的建模和分析，可以帮助我们理解和预测这些随机现象。

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