>>332 追加の追加
類似の例（確率過程そのものではないが）

卑近な例で
模試の成績と 大学受験の合否予想判定がある

ある人の 高3での何度かの全国模試の成績で
偏差値の計算や
志望大学の合否判定ランク付けや 確率計算がなされる

実務上、終わった試験成績は 統計だが
その背後には 確率理論が使われている

偏差値の計算には、正規分布理論や
合否判定アルゴリズムは、正確性はともかくとして ここでも 確率理論が使われる

確率分布には、確率変数はつきものです

(参考)
(google検索)
確率分布と確率変数の関係は？
AI による概要
確率変数（X）が「どの値をとるか（サイコロの目など）」を表し、確率分布が「それぞれの値をとる確率がどのようになっているか」を表す対応関係です。確率変数は値そのもので、確率分布はその値のバラつき方や規則性（分布）を示すものです
詳細な解説
・確率変数 (X): 試行の結果によって値が確定する変数。例：サイコロの目 {1,2,3,4,5,6}
・確率分布: 確率変数がとりうる各値と、その値が出現する確率（P(X)=x）の対応関係。
・関係性: 確率変数が従う「確率の法則」が確率分布であり、確率分布は確率変数がどのような確率で特定の値を「とるか」を定義します。

確率変数がとる値と、その出現確率は通常、表や数式でまとめられ、すべての確率の合計は必ず1になります