如何在Julia中编写任意连续分布，或者至少从一个分布中模拟采样？

using Distributions

# 定义一个自定义的连续分布
struct MyCustomDistribution <: ContinuousUnivariateDistribution
    μ::Float64
    σ::Float64
end

# 定义PDF
function pdf(d::MyCustomDistribution, x::Float64)
    return exp(-0.5 * ((x - d.μ) / d.σ)^2) / (d.σ * sqrt(2 * π))
end

# 定义CDF
function cdf(d::MyCustomDistribution, x::Float64)
    return 0.5 * (1 + erf((x - d.μ) / (d.σ * sqrt(2))))
end

# 定义逆CDF
function inv_cdf(d::MyCustomDistribution, p::Float64)
    return d.μ + d.σ * sqrt(2) * erfinv(2 * p - 1)
end

# 使用逆变换采样法生成样本
function rand(d::MyCustomDistribution)
    return inv_cdf(d, rand())
end

# 创建自定义分布实例
d = MyCustomDistribution(0.0, 1.0)

# 生成样本
samples = [rand(d) for _ in 1:1000]

# 打印样本
println(samples)