En la teoría de la probabilidad y en estadística, una función de distribución acumulada (fda) describe la probabilidad de que una variable aleatoria real X sujeta a cierta ley de distribución de probabilidad se sitúe en la zona de valores menores o iguales a x.
Intuitivamente, asumiendo la función f como la ley de distribución de probabilidad, la fda sería la función con la recta real como dominio, con imagen del área hasta aquí de la función f, siendo aquí el valor x para la variable aleatoria real X.
La fda asocia a cada valor x, la probabilidad del evento: "la variable X toma valores menores o iguales a x".
Las Funciones de Distribución Acumulativa se emplean también para especificar la distribución de variables aleatorias multivariantes.

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Para cada número real x, una fda está dada por la siguiente definición:


La probabilidad de que X se sitúe en un intervalo ]a, b] (abierto en a y cerrado en b) es F(b) − F(a) si a ≤ b.

En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de probabilidad de una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable aleatoria la probabilidad de que dicho suceso ocurra. La distribución de probabilidad está definida sobre el conjunto de todos los sucesos, cada uno de los sucesos es el rango de valores de la variable aleatoria.