在统计学中，直方图是一个非常重要的数据可视化工具，它能够帮助我们直观地了解和分析连续型变量的分布情况。因此，探讨为什么在统计学中，直方图通常被用来显示连续型变量的分布情况，是一个值得深入研究的话题。

首先，我们需要明确什么是直方图。在数学和统计学中，直方图是一种用于展示离散或连续数据集中的频率或概率分布的条形图。它通过将数据分成一定范围内的一组等间距区间，并计算每个区间内数据点数量来实现这一目的。这些区间通常称为“bins”，而每个bin对应的一个条形则代表了该bin中的数据点数量，这个数量可以是频数，也可以是相对于总体来说的频率或者概率。

接下来，让我们回到主题上来。在进行统计分析时，我们经常会遇到各种类型的变量，其中包括分类变量（如性别、职业等）和连续型变量（如身高、收入等）。由于其特性不同，对这两类变量进行处理也应该有所区别。而当涉及到连续型变量时，那么使用直方图就显得尤为合适。

首先，从可视化角度出发，当我们的目标是要展示一系列数值之间关系时，如它们是否呈现某种趋势或者模式，比如正态分布、双峰分布等，这些都是很难通过单一数字或表格直接表现出来的情况。但如果将这些数值按照一定规则划分为几个区域，即所谓的“bins”，并且绘制出每个区域内元素出现次数与区域宽度之比，就能形成一种简洁易懂的地面形象，使得观察者能够迅速捕捉到整体趋势。这就是为什么说在展示连续型数据的时候，使用直方图特别有效，因为它提供了一种清晰、即刻理解的大致感觉，而不需要深入细节。

其次，由于连接线条使得各部分相互关联，同时又保持了整体结构完整，不同长度带来的对比增强了理解力。此外，每段落都有明确标记，使人容易找到自己感兴趣的地方，从而提高效率。这种方式给用户以空间上的清晰界限，同时又保持了信息密度，让人们更快地理解复杂概念。此外，在实际应用中，如果想要进一步了解某一个特定范围内部具体发生的事情，可以简单放大这个范围，即调整x轴尺度，将更多精力放在那个小部分上去看待问题，这样便能更深入地探索相关问题。

最后，但并非最不重要的是，在现代软件环境下创建和修改这样的图片变得异常简单，只需几秒钟就能完成，而且很多软件还支持交互式操作，比如鼠标悬停可以查看详细信息，还可能包含动画效果，以此来更加吸引观众注意力。这一切结合起来，便构成了一个极具吸引力的报告方式，为读者提供了丰富多彩的情景描绘，因此对于那些想要快速获取大量信息的人来说，选择用这个方法是个理想之选。

综上所述，用直方图展现持续变化随时间发展变化的事物，是因为它既能让我们看到整个大局，又能让我们缩进小处细究；既能提供全局性的视觉解释，又能允许我们的注意力集中在任何一个地方。如果你正在寻找一种方法来描述你的持续变化随时间发展的事物，并希望你的描述既全面又具体，那么采用这种方法无疑是一个好主意。不论是在科学研究还是商业决策中，都有一些场景下利用这样一种手法非常实用，因为它能够帮助人们从不同的角度审查事物，而不会错过任何关键方面。