概率模型可以分爲多種類型，主要包括：
離散型隨機變量概率分佈。這包括0-1分佈、二項分佈、幾何分佈、超幾何分佈和泊松分佈。
連續型隨機變量概率分佈。這包括均勻分佈、指數分佈和正態分佈。
馬爾科夫模型。這是一類重要的概率模型，包括隱馬爾可夫模型、馬爾可夫決策過程等。
概率圖模型。這類模型使用圖形結構來表示隨機變量之間的條件獨立關係，包括有向圖模型（如貝葉斯網絡）和無向圖模型（如馬爾科夫網）。
其他概率模型。如高斯判別分析、樸素貝葉斯、最大熵模型、條件隨機場等。
這些模型在統計學、機器學習、數據科學等領域有着廣泛的應用，不同的模型適用於不同類型的數據和問題。