Pour un large public d'ingénieurs, élèves ingénieurs, techniciens supérieurs, enseignants et chercheurs, l'approche adoptée dans ce livre repose sur une vision concrète et physique réalisant un compromis équilibré avec les aspects mathématiques de la théorie des probabilités, non pour autant sacrifiés. A cet effet. alors que dans la plupart des ouvrages de probabilités le cas continu est présenté de façon déconnectée du cas discret, l'originalité de ce cours est d'introduire le concept de densité de probabilité avant même de parler de variables aléatoires. La densité de probabilité y est présentée de façon concrète et cohérente comme le modèle de loi de probabilité répondant à la définition axiomatique au même titre que la distribution des probabilités dans le cas discret. Cette première partie est complétée par la présentation des probabilités conditionnelles avec, là encore, le souci de montrer qu'elles s'intègrent naturellement et de façon cohérente dans le contexte de modélisation présenté. Puis l'ouvrage traite des variables et vecteurs aléatoires en référence aux bases introduites dans la première partie. Chaque chapitre est assorti d'un résumé et de quelques exercices avec solutions dont le but premier est d'illustrer les éléments développés.