Bij continue stochasten zoals lengte, gewicht, inhoud, etc., hebben de relatieve frequentiehistogrammen vaak de kenmerkende klokvorm. Dergelijke klokvormige histogrammen kun je benaderen door de kansdichtheidsfunctie
$f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi }}\cdot {\text{e}}^{\text{-}\frac{1}{2}{\left(\frac{x-\mu }{\sigma }\right)}^2}$
Hierin is $\mu$ het gemiddelde en $\sigma$ de standaardafwijking van de frequentieverdeling.
De grafiek van deze functie noem je de normaalkromme of Gausskromme. De twee buigpunten van deze kromme zitten bij $x=\mu +\sigma$ en $x=\mu -\sigma$.

De bijbehorende normale kansen zijn te vinden door de oppervlakte te berekenen van het juiste gebied onder de normaalkromme. De bijbehorende stochast $X$ heet een normale stochast. Je spreekt ook wel van een normale kansverdeling die bestaat uit kansen van de vorm
$\text{P}(a\le x\le b)=\underset{a}{\overset{b}{\int }}\frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi }}\cdot {\text{e}}^{\text{-}\frac{1}{2}{\left(\frac{x-\mu }{\sigma }\right)}^2}\text{d}x$

De grafische rekenmachine kan dergelijke kansen rechtstreeks berekenen en het bijbehorende gebied voor je schaduwen.