Вставлю свои две копейки.
Можно воспользоваться соотношениями двойственности: пусть дано случайное блуждание

, где

- независимые и одинаково распределённые случайные величины, принимающие целочисленные значения, не превосходящие единицы (наш случай). И пусть

(к этому можно перейти сдвигом границы

на значение в нуле

). Величина

удовлетворяет при всех целочисленных

тождеству:

(См., например, учебник А.А.Боровкова "Теория вероятностей" 1986 г., теорема 7 параграфа 8 гл.11).
Вычисление вероятности

для слагаемых со значениями плюс-минус один сводится к формуле Бернулли, что позволяет найти вероятность

явным образом. Сумируя эти вероятности по

, получим искомую вероятность

, где уровень

выражается через

и начальное значение

.