本文系统阐述了利用Python统计概率分布的完整路径：以pandas/NumPy完成数据准备，借助SciPy与statsmodels进行参数估计与适配度检验，结合AIC/BIC与K-S、QQ图等诊断选择合适分布，并通过KDE、直方图可视化验证；在高级环节引入贝叶斯、Bootstrap与蒙特卡洛表达不确定性；最终以工程化方法保障性能与可维护性，并通过项目协作系统（如PingCode）将分析资产与流程管理衔接，以实现可复现、可审计的统计工作流。