A 和 B 在 4:00–5:00 之间会面的概率是多少？

该公式源于几何概型的比例性假设。由于落入任何区域的概率与其几何度量成正比，比例常数由样本空间 $\Omega$ 的总度量决定，该总度量对应概率 1。

适用条件：样本空间 $\Omega$ 具有有限且正的度量。；分布相对于几何度量是均匀的。；$A$ 是 $\Omega$ 内的可测事件。

几何概型适用于样本空间为几何区域而非离散点集的随机试验。其核心前提是：结果落入任何子区域的概率仅与该区域的几何度量（长度、面积或体积）成正比，假设分布相对于该度量是均匀的。

适用条件：样本空间 $\Omega$ 是一个可测的几何区域。；几何度量 $m(\Omega)$ 为正且有限。；分布相对于几何度量是均匀的。；事件 $A$ 是 $\Omega$ 的可测子集。

这是一个一维几何概型问题。样本空间是区间 $[0,3]$，长度为 3。

适用条件：点在 $[0,3]$ 上均匀分布。；事件定义为坐标小于 1。

我们可以将单次掷骰子的概率相乘，因为假设各次投掷是相互独立的事件。对于独立事件 A、B 和 C，它们同时发生的概率等于它们各自概率的乘积：$P(A \cap B \cap C) = P(A) \times P(B) \times P(C)$。

适用条件：事件（投掷）必须是相互独立的。；仅两两独立不足以支持三事件乘积规则；需要相互独立。；乘法法则适用于独立事件的交集。

样本空间 $\Omega$ 是笛卡尔平面上的单位正方形，由所有可能的到达时间对 $(x,y)$ 组成，其中 $x$ 和 $y$ 都归一化到区间 $[0,1]$。这代表了两个人在下午 4:00 到 5:00 之间到达的所有可能结果。

适用条件：时间归一化，使得下午 4:00 为 0，下午 5:00 为 1。；$x$ 和 $y$ 代表两个人的到达时间。；到达时间是独立且在 $[0,1]$ 上均匀分布的（建模假设）。