随机变量服从均匀分布，通常是指其取值在一定区间内的概率是相等的。

具体地，如果随机变量 X 服从区间 [a, b] 上的均匀分布，表示为 X ~ U(a, b)，则对于任意 c∈[a,b]，X 取值在 [a, c] 上的概率和 X 取值在 [c, b] 上的概率都等于 (c-a)/(b-a)。也就是说，X 取值在 [a, b] 内的每一个子区间上的概率都相等，并且概率密度函数在区间 [a, b] 内是一个常数，即 f(x)=1/(b-a)。

均匀分布通常用于描述在给定范围内各种可能性出现的概率相等的情形，例如投掷一个公正的骰子，每个面出现的概率相等，可以用均匀分布来描述。在实际中，均匀分布也经常被用来作为随机抽样的基础分布，或者用于生成伪随机数序列等应用场景。