如何区分离散型和连续型数据：

1. 计数性质：离散型数据可以通过计数来确定，即通过逐一数数的方式进行确定，其增加量不是固定的。而连续型数据则是连续累加的，其增加量可以是任意的单位。

2. 数据集的性质：离散型数据集是离散的，即数据点是分开的，可以逐个列出。连续型数据集是连续的，不能逐个列出其所有可能的数据点。

3. 分组方法：对于离散型数据，如果数据变动范围小，可以逐个值分组，称为单项式分组。如果变动范围大，可以将数据划分为区间，称为组距式分组。对于连续型数据，由于不能逐个列举，通常采用组距式分组，并且相邻组限必须重叠。

4. 随机变量的定义：离散型随机变量具有有限个或可数无限多个不同的取值，这些取值的概率按照一定的规律分布。连续型随机变量的取值是无限的，不能逐个列举，其值域为有限或无限的区间。

5. 随机变量的取值：离散型随机变量在一定区间内取值为有限个或可数个，例如人口的出生数、死亡数等。连续型随机变量在一定区间内取值为无限个，例如成人的身长值、体重值等。

总结：离散型和连续型的区分主要基于数据的计数性质、数据集的性质、分组方法、随机变量的定义以及随机变量的取值。了解这些区别有助于更好地理解和处理不同类型的数据。