本书共分为两个部分。第一部分为概率论基础，包括第1、2、3、4、5章，其中第14章主要介绍了概率空间、可测函数、随机变量及其分布、随机向量变换、条件数学期望、一维和高维随机变量的特征函数等本科阶段尚未或较少涉及的内容；第5章介绍了在概率论与随机过程中常用的随机变量序列的收敛概论和性质。第二部分为随机过程基础，包括第6、7、8、9、10章，其中第6章介绍了随机过程的基本概念、基本类型以及布朗运动和维纳过程的相关知识；第7章主要介绍了泊松过程及其生成算法；第8章除了介绍弱平稳过程的基本概念之外，还重点讲述了相关函数和平稳过程的谱分解；第9、10章介绍了齐次Markov链、可数齐次Markon过程的基础内容。