А у Вас распределение вовсе не двумерное -- у Вас зафиксирована некая вероятность для только одной случайной величины,

.
Предположим,

и

-- это матожидание и с.к.о. этой величины (первое Вы знаете, а второе формально выражается через неизвестную ковариацию). Тогда функция распределения этой величины есть

. Что, между прочим, вытекает просто из здравого смысла -- мы центрируем случайную величину (вычитая матожидание) и делаем дисперсию единичной (меняя масштаб делением на с.к.о.).
Только надо быть внимательным. Это верно при условии, что

определено как

. А во многих книжках и табличках стандатной считается немного другая функция, тогда нужен соответствующий дополнительный пересчёт. (Над любой уважающей себя табличкой должен быть явно приведён тот конкретный интеграл, которым определена затабулированная функция).