连续变量和非连续变量的描述如下：
一、连续变量描述：
连续变量是指在一定范围内可以取任何数值的变量。例如，人的身高、物品的重量等都可以是连续变化的数值。这种变量的取值是连续的，没有固定的间隔或类别。在数值上，连续变量可以取小数，甚至可以取无限接近某一数值的结果。它们的特征是存在一个连续不断的数值序列，呈现出无穷多的可能状态。在统计学中，连续变量常用于计算平均数、中位数等统计量，并用于构建连续的数学模型。
二、非连续变量描述：
非连续变量，也称为离散变量，是指那些只能取有限个特定数值的变量。这些变量的值通常是离散的、不连续的，彼此之间有一定的间隔或类别。常见的非连续变量包括人口数量、物品数量等。这些变量的取值通常是整数，不能是任意小数或分数。例如，一个人不能拥有半个人口或部分物品。在统计学中，非连续变量的分析通常侧重于频数和频率的计算，用于描述数据的分布情况。由于它们的离散特性，非连续变量的统计模型与连续变量的模型有所不同。这类数据通常用于计数或分类，以便进行离散概率分布的分析。
总结来说，连续变量是在一定范围内可以取任何数值的变量，具有无穷多的可能状态；而非连续变量则是只能取有限个特定数值的变量，其值通常是离散的。这两种类型的变量在统计学中有不同的应用和分析方法。