古典概率难就难在样本空间和等可能性这两个基础概念上。举个例子就像算抛两枚骰子的总点数，得先明确所有可能结果（有36种），再算目标结果占多少比例。但很多人会漏掉某些组合或者重复计算，比如有人觉得总和为7的概率比5大，其实它们都是6/36。

为什么这么难呢？首先样本空间定义复杂，比如生日问题要算365天组合，但很多人会忽略闰年或不同月份天数差异。数据显示，当考虑实际生日分布时，23个人就有50.7%概率两人生日重合，但按均匀分布计算会少算约4.3%概率。其次等可能性假设常失效，比如抽奖箱里有10张票，有人抽到A票的概率和抽到B票不同，这时候古典概率就不适用了。再比如掷不均匀的骰子，虽然表面看有6个面，但实际点数分布可能偏向3和4，这时候计算就完全错误了。计算量爆炸，像50个人生日问题，样本空间是365^50，直接算根本不可能。所以古典概率难就难在概念抽象、假设局限和计算复杂这三个硬骨头上。