1. Vamos definir a função de probabilidade (função massa de probabilidade) para uma variável aleatória discreta. Ela atribui a cada valor possível $x_i$ a probabilidade $P(X=x_i)$, que satisfaz $0 \leq P(X=x_i) \leq 1$ e $\sum_i P(X=x_i) = 1$. 2. A função de distribuição acumulada (FDA) para uma variável aleatória $X$ é definida como $F(x) = P(X \leq x)$, que é a soma das probabilidades dos valores até $x$. 3. Em termos matemáticos, para variável discreta: $$f(x) = P(X = x)$$ $$F(x) = \sum_{t \leq x} f(t)$$ 4. A função de probabilidade mostra a probabilidade exata de cada valor, enquanto a função de distribuição mostra a probabilidade acumulada até um certo valor. 5. Ambas são fundamentais para entender o comportamento de variáveis aleatórias e são usadas em estatística e probabilidade para modelar eventos e calcular probabilidades.