--mS--Числовые характеристики это дисперсия и мат. ожидание, так?
Мат. ожидание выходит
![$M[X]=\int\limits_{- \infty}^{+ \infty}xdF_x(x)$ $M[X]=\int\limits_{- \infty}^{+ \infty}xdF_x(x)$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/7/f/f/7ff6d86b2e5f2d6f6934f3ee9710d6af82.png)
Верно? Но что в этом случае подставлять вместо x - единицу?
Ну и совсем непонятно, что такое "первая случайная величина" и как найти

У Вас двумерная случайная величина. Соответственно, математическое ожидание - это вектор из матожиданий

. Не дисперсия, а две дисперсии и коэффициент корреляции или ковариация. Вообще говоря, для вычисления всех характеристик достаточно одной формулы: для произвольной функции


Например, чтобы посчитать математическое ожидание

, достаточно взять

.
"Первая" случайная величина - это

. Вы выше приводили условие согласованности. Чтобы найти плотность

, нужно (при каждом фиксированном

!) совместную плотность проинтегрировать по всем значениям

.
А в чём проблема найти вероятность

? Любая вероятность паре случайных величин что-то делать (попадать в какую-то часть плоскости) есть интеграл от совместной плотности по этой части плоскости. В данном случае речь идёт о части плоскости (вернее, Вашего треугольника)

.