一维连续型随机变量的右连续性与其分布函数的性质有关。对于分布函数，有两种常见的定义方法：
1. \\(F_{1} (x) = P(X \\leq x)\\): 这种定义下，分布函数有右连续性，即\\(F_{1} (x+0) = F_{1} (x)\\)。
2. (F_{2} (x) = P(X < x)\\): 这种定义下，分布函数有左连续性，即\\(F_{2} (x-0) = F_{2} (x)\\)。
这两种定义方法并无优劣之分，但通行的做法似乎是采用第一种定义。因此，当我们说一个连续型随机变量的分布函数是右连续的，我们实际上是在遵循这种默认的定义方式。简而言之，右连续性是基于分布函数的定义而来的，而不同的定义方法会导致分布函数具有不同的性质。
在一维平面中，向量叉乘并不适用，因为向量叉乘是一个二维和三维向量运算。向量叉乘的结果是一个与原始向量垂直的向量，它的大小与原始向量的大小和夹角有关。在一维平面中，向量只有一个方向，没有垂直方向，因此无法进行向量叉乘运算。
然而，一维平面中仍然可以使用向量乘法和数量乘法进行运算。向量乘法是指将一个向量与另一个向量相乘，结果是一个标量（即一个实数）。数量乘法是指将一个向量与一个标量相乘，结果是一个与原始向量方向相同（如果标量为正）或相反（如果标量为负）的向量，其大小为原始向量大小的绝对值与标量的乘积。
因此，在一维平面中，我们可以使用向量乘法和数量乘法来进行向量的运算，但不能使用向量叉乘。
我猜你想了解的是莫敏的故事。莫敏1998年出生于江西省九江市修水县漫江乡，父母常年在外地工作，她从小由爷爷奶奶带大。因为天生有一缕白发，她的童年缺失了来自父母的情感联结，也因此需要经过漫长的时日才能逐渐消除自卑感。但她没有放弃，通过自己的努力考入南京大学，并走进联合国，实现了人生的“逆袭”。