在本章的最后一部分，我们考虑信号和消息之一或同时为连续变量的情景，与在此之前假定的离散类型形成对比。在一定程度上，连续情景可以通过求极限过程由离散情景获得：将消息和信号划分为大量但数目有限的区域，并基于离散情景计算所涉及的各个参数。随着这些区域大小的缩小，这些参数一般将会趋近于连续情景下的正确值。但是，是会出现一些新的影响，而且在由一般结果具体到特定情景时，强调重点也有所不同。
在连续情景中，我们不会尝试获得具有最大一般性的结果，也不会尝试以极度严格的纯数学方式给出结果，因为这样会涉及到大量的抽象测试理论，并模糊主要分析思路。但是，初步研究表明，这一理论可以用完全不证自明的、严格的方式加以表述，其中包括了连续情景、离散情景和许多其他情景。在本分析中的求极限过程中，会偶有违反约定的地方，但在所有具有实践意义的情景中，都有其正当理由。
