大多數人對於機率論的了解都來自於高中課程，以至於有人無法理解為甚麼機率為零的事件還是會發生。
注一
注一：
假設公車會在一天中的某個真隨機時間到站。
公車在12:00到站的機率是0
因為時間可以被無限分割(時間是實數)，因此有無限多種可能是的到站時間，完全正好在12:00，連任何差距都沒有的機率就是零。
(基本數學:實數可以被無限分割，所以有無限多個可能，所以樣本空間無限大，所以機率就無限小)
但公車還是會到站的。這就是機率是零的事件還是會發生。
結果就是對於處於連續定義域的機率事件(時間的定義域是連續的)
你一定要指定範圍才能計算機率。
如果將問題改為 公車在11:00~12:00到站的機率那就是24分之一。
也可以把這問題表示為定積分：
函數 公車(x)= 隨機0~24
公車在11:00~12:00到站的機率為：
公車(x)11~12定積分/公車(x)0~24定積分
如果這很難理解，換用反證法
機率論第2公理(么正率)：機率的總和必須是1 如果違反這點那就是克蘇魯的領域了。
那麼我們假設公車在12:00到站的機率是 1/24
一天24小時，總和是1 感覺很合理??
但是公車也有可能在12:01分到，而且按照前提，在任何時間到的機率都相等。
這樣機率總合就超過一了。
換個說法，就算你舉出n個公車到站時間，每個機率為1/n
你永遠可以在兩個時間之間再舉出一個時間(實數的稠密性)，使得總合大於一。
所以每個單獨事件的機率都必須是零。
至於為甚麼很多零加起來會變成一個數字。你需要去複習微積分。
如果定義域是離散空間，例如骰子上的1 2 3 4 5 6
那麼就不會發生這種機率0還發生的悖論了
機率零的事件也會發生，只出現在樣本空間定義域是連續的事件。
達人
