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El análisis matemático del azar y la incertidumbre constituye un campo esencial en la ciencia moderna, donde la predicción de eventos, la toma de decisiones bajo condiciones de riesgo y la modelación de fenómenos aleatorios requieren una base teórica sólida y herramientas rigurosas. La probabilidad y los procesos estocásticos ofrecen precisamente ese marco de referencia: un lenguaje matemático y conceptual para describir, cuantificar y entender la variabilidad inherente en sistemas reales, ya sea en ingeniería, finanzas, biología, física, ciencia de datos o informática. El estudio de la probabilidad comienza con los principios fundamentales que rigen los espacios muestrales, los eventos y la asignación de probabilidades, basados en axiomas que proporcionan coherencia lógica al razonamiento sobre lo incierto. Estos cimientos permiten avanzar hacia el análisis de variables aleatorias, tanto discretas como continuas, y sus funciones asociadas —distribuciones de probabilidad, funciones de masa o densidad, y funciones de distribución acumulada— que resumen de forma estructurada la información estadística de un fenómeno aleatorio. En este contexto, se introducen conceptos como la esperanza matemática, la varianza, los momentos, la desigualdad de Chebyshev y otras herramientas que permiten caracterizar el comportamiento medio de una variable aleatoria y su dispersión respecto al valor esperado. Estos fundamentos tienen una importancia práctica directa en aplicaciones como el análisis de riesgos, el diseño de experimentos, la fiabilidad de sistemas, y la estadística inferencial.
