累积分布函数
直方图和核密度估计的主要优势在于直观上的吸引力：能够告诉我们找到某个特定数据点的可能性有多大。例如，从图2-2可以清楚看出250毫秒左右的值出现的可能性非常大，而大于2000毫秒的值则非常罕见。
但是具体有多罕见呢？这个问题仅靠图2-2的直方图是很难找到答案的。另外，除了想知道尾部所占的比重，我们可能还想知道哪部分请求是在150～350毫秒这个典型时间段完成的。当然，大多数事件都是在这个时间段完成的，但如果想知道具体有多少事件，就需要累加那个区域中所有矩形框的事件。
累积分布函数(Cumulative Distribution Function，CDF)就具有这样的功能。点x的CDF能告诉我们哪部分事件发生在x的"左边"。换而言之，CDF是满足xi≤x的所有xi。
图2-7显示的数据集与图2-2的相同，但是，这里的数据是用KDE(带宽h = 30)来表示的而不是使用直方图。另外，该图也包含对应的CDF。(KDE和CDF都规一化为1。)
我们可以直接从CDF读出一些有趣的东西。例如，我们可以看到在t = 1500处(位于该分布的尾部)CDF仍然小于0.85；这意味着只有15%的请求的响应时间超过1500毫秒。相反，大约三分之一的请求是在典型区域150～500毫秒的时间内完成的。(我们是怎样知道这些的呢？t = 150的CDF大概是0.05，t = 500的CDF大概是0.40。换句话说，约40%的请求是在少于500毫秒的时间内完成的，在这些请求中，只有5%的请求是在少于150毫秒的时间内完成的。因此，大约35%的请求响应时间介于150～500毫秒之间。)
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| 图2-7 图2-2所示服务器响应时间的核密度估计和累积分布函数 |
我们有必要停下来思考一下这些新发现，因为它们表明直方图(或者KDE)是怎样误导人的，尽管(或者正是因为)它们直观上很吸引人！单独从直方图或KDE来判断，绝对有理由假设大部分的事件发生在t=300附近的大峰上，而t>1500的尾部所起的作用非常小。然而，CDE清楚地说明事实并非如此。(问题在于我们的眼睛更善于判断距离而不是面积，因此我们被直方图中峰值附近那些很大的值误导，而没有发现与曲线下的总面积相比，高峰下方的面积并没有那么大。)
在基本图形分析中，CDF可能是最不出名且最不受待见的工具。相对于直方图和KDE，它们没有太多直观上的吸引力，但它们能够让我们对数据做出定量的描述，这是我们常常需要却又很难从直方图获得的。
从它们的计算过程可以得出累积分布函数的一些重要特性。
因为位置x处的CDF值是x左侧的那一部分数据点，因而CDF常常随着x的增加单调递增。
CDF不像直方图(或者KDE)那样抖动得厉害，但它本质上是以不太显眼的形式包含相同的信息。
CDF不需要任何的矩形分组，因而不会丢失任何信息。因此，相较于直方图，它表示的数据更可靠。
随着x趋于负无穷，所有的CDF趋于0。CDF通常是归一化的，因此随着x趋于正无穷，它将趋于1。
对于指定的数据集，其CDF是唯一的。
如果你有很好的数学功底，可能已经看出CDF是(一个近似)直方图的不定积分，直方图是CDF的微分：
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累积分布函数有多种用途。第一个也是最重要的用途是，它们回答了本节前面提出的问题：有多大比例的点落在某两个值之间？答案可以从图中轻松得出。第二个用途是CDF能帮助我们理解分布的不平衡性--换句话说，尾部占总体多少比重。
当我们想要比较两个分布时，累积分布函数也是很有用的。在直方图中比较两个钟状的曲线是非常困难的。比较相应的CDF则通常更容易得出结论。
在本节结束之前还要提的最后一点：在文献中，你会发现这个词："分位数图"(quantile plot)。分位数图是一个CDF图，在该图中，x轴和y轴互换了。图2-8再次使用了服务器响应时间数据集的例子。通过这种方式绘图，我们可以很容易地回答出类似于"哪个响应时间对应于占10%比重的响应时间？"的问题。不过，这个图包含的信息和一个CDF图包含的信息是完全一样的。