翻译问题

中文版第202页讲HMM那节例一
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现在，当你放进硬币以后，如果机器处于可乐状态时它出来的就是可乐，而处于冰茶状态时出来的就是冰茶，于是我们便有了一个显示马尔科夫模型。但如果不是这样，他只是趋向于这么做。因此，我们需要符号化观测道德发射概率：
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WTF？到底是VMM还是HMM，如果以前不了解HMM的人读了这段话能够对理解有任何的帮助么？我认为反而只会增加困惑。而这居然是书中对HMM介绍的唯一一个例子，也就是说入门的人看到这里连一个最基本的感性认识都没有。下面是英语原文：
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Now, if, when you put in your coin, the machine always put out a cola
if it was in the cola preferring state and an iced tea when it was in the
iced tea preferring state, then we would have a visible Markov model. But instead, it only has a tendency to do this. So we need symbol emission probablities for the observations：
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其次我觉得这本书本身结构和叙述方面也不很好，依然以这里为例，说好了只有cola和iced_tea，然而下面的表却莫名奇妙的蹦出来一个lemonade。
一个原本简介漂亮的HMM居然会被安排成这样的形式介绍给初学者。作者和译者真是很差劲。

这翻译太差劲了。。。

P27（中文版）
　　English：probability mass function
　　中文：概率密度函数
　　
　　probability mass function：概率质量函数 / 確率関数｛かくりつ かんすう｝
probability density function: 概率密度函数/ 確率密度関数

在概率论中，概率质量函数（probability mass function，简写为pmf）是离散随机变量在各特定取值上的概率。概率质量函数和概率密度函数不同之处在于：概率密度函数是对连续随机变量定义的，本身不是概率，只有对连续随机变量的概率密度函数在某区间内进行积分后才是概率。
http://zh.wikipedia.org/zh/%E6%A6%82%E7%8E%87%E8%B4%A8%E9%87%8F%E5%87%BD%E6%95%B0

In probability theory, a probability mass function (pmf) is a function that gives the probability that a discrete random variable is exactly equal to some value. A pmf differs from a probability density function (pdf) in that the values of a pdf, defined only for continuous random variables, are not probabilities as such. Instead, the integral of a pdf over a range of possible values (a, b] gives the probability of the random variable falling within that range. See notation for the meaning of (a, b].
http://en.wikipedia.org/wiki/Probability_mass_function