Как присвоить веса набору переменных на основе pdf?

Это продолжение моего предыдущего вопроса. на что у меня возникло еще одно сомнение и меня попросили задать новый вопрос! Так вот.

Скажем, у меня есть массив размером 100.

Как рассчитать вероятность каждого значения в массиве?

Мое понимание до сих пор:

import numpy as np
import scipy.stats
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt 

def getDistribution(data):
    kernel = stats.gaussian_kde(data,bw_method=0.07)
    class rv(stats.rv_continuous):
        def _rvs(self, *x, **y):
            return kernel.resample(int(self._size)) #random variates
        def _cdf(self, x):
            return kernel.integrate_box_1d(0,max(x)) #Integrate pdf between two bounds (-inf to x here!)
        def _pdf(self, x):
            return kernel.evaluate(x)  #Evaluate the estimated pdf on a provided set of points
    return rv(name='kdedist')

data = np.random.random(100)
sorted_data = np.sort(data)

dist = getDistribution(sorted_data)
pdf = dist.pdf(sorted_data)

plt.plot(sorted_data,pdf_data,'-o')
plt.hist(sorted_data,normed=True)
plt.show()

Я знаю, что приведенный выше код дает мне PDF-файл, и при построении рядом с гистограммой моих данных я получаю что-то вроде этого.

Я хотел бы знать, как я могу получить вероятность каждой из моих точек, принадлежащих данным. Я хочу присвоить то же самое, что и веса, каждой из моих точек данных.