概率论有悠久的历史，它的起源与博弈问题有关。
16世纪意大利的一些学者开始研究掷骰子等赌博中的一些简单问题，例如比较掷二个骰子出现总点数为9或10的可能性大小。
17世纪中叶，法国数学家B.帕斯卡，P.de.费马及荷兰数学家惠更斯基于排列组合的方法研究了一些比较复杂的赌博问题，解决了“合理分配赌注问题”（即历史上有名的“得分问题”）“输光问题”等等，其方法不是直接计算赌徒赢局的概率，而是计算期望的赢值，从而导致了现今成为数学期望的概念（由惠更斯明确提出）。
概率论成为数学的一个分支的真正奠基人则是瑞士数学家雅各布第一·伯努利。他建立了概率论中第一个极限定理，即伯努利大数定律，这个结果发表于他死后八年(1713)出版的遗著《推测术》。
1716年前后，A.棣莫弗用他导出的斯特林公式（即：）进一步证明了渐进地服从正态分布（德国数学家C.F.高斯于1809年研究测量误差理论时重新导出正态分布，故亦称为高斯分布），这里，后来法国数学家P.S.拉普拉斯将棣莫弗的这一结果推广到一般的的情形，后世称为棣莫弗—拉普拉斯极限定理，这是概率论中第二个基本极限定理的原始形式。
拉普拉斯对概率论的发展贡献很大，他在系统总结前人工作的基础上写出了《概率的分析理论》（1812年出版后又再版6次），在这一著作中，他首次明确规定了概率的古典定义，并在概率论中引入了更有力的分析工具，如差分方程、母函数，从而实现了概率论由单纯的组合计算到分析方法的过渡，将概率论推向一个新的发展阶段。拉普拉斯非常重视概率论的实际应用，对人口统计学尤感兴趣。
继拉普拉斯之后，概率论的中心研究课题是推广和改进伯努利大数定律及棣莫弗—拉普拉斯极限定理，在这方面俄国数学家切比雪夫迈出了决定性的一步，1866年他用自己创立的切比雪夫不等式建立了有关独立随机变量序列的大数定律，次年又建立了有关各阶绝对矩一致有界的独立随机序列的中心极限定理。
1901年，A.M.李亚普诺夫利用特征函数方法，对一类相当广泛的独立随机变量序列，证明了中心极限定理，他利用这一定理第一次科学地解释了为什么实际中遇到的许多随机变量近似服从正态分布。此后，辛钦，A.H.科尔莫哥洛夫，P.莱维及W.费勒等人在随机变量序列的极限定理方面作出了重要贡献，到20世纪30年代末，有关独立随机变量序列的极限定理已臻完备。
由于实际问题的需要，特别是受物理学的刺激，从20世纪初开始，人们开始研究随机过程。1905年A.爱因斯坦和R.斯莫卢霍夫斯基各自独立地研究了布朗运动，他们从不同的概率模型求得了运动质点的转移密度，但直到1923年，N.维纳才利用三角级数首次给出了布朗运动的严格数学定义，并证明了布朗运动轨道的连续性。1907年马尔可夫在研究相依随机变量序列时，提出了现今称为马尔可夫链的概念，而马尔可夫过程的理论基础则由柯尔莫哥洛夫在1931年所奠定。所有关于随机过程的研究，都是基于分析方法，即将概率的问题转化为微分方程或泛函分析的问题来解决。从1938年开始，莱维系统深入地研究了布朗运动，他充分利用了概率的直觉性，将逻辑与直觉结合起来，倡导了研究随机过程的一种新方法，即概率方法。莱维对概率论的另一个重要贡献是建立了独立增量过程的一般理论，他的著作《随机过程与布朗运动》（1948年）至今仍是随机过程理论的一本经典著作。
现代概率论的另外两个代表人物是J.L.杜布和依腾清，前者创立了鞅论，后者创立了布朗运动的随机积分理论。
在概率论发展史中特别值得一提的是柯尔莫哥洛夫在1933年建立了概率论的公理化体系，早在拉普拉斯给出了概率的古典定义之前，人们就提出了几何概率的概念，它是研究有无穷多个可能结果的随机现象问题的。著名的蒲丰投针问题（1777年）就是几何概率的一个早期例子。19世纪，几何概率逐步发展起来了，到19世纪末，却出现了一些自相矛盾的结果，以著名的贝朗特悖论为例：在圆内任作一弦，求其长超过了圆内接正三角形边长的概率。此问题可以有三种解法，得出三个不同的答案：，，。所以会产生这种情况，是因为当一随机试验有无穷多个可能结果时，有时很难客观地规定“等可能”这一概念，这反映了几何概率的逻辑基础是不够严密的，几何概率这类问题说明了拉普拉斯关于概率的古典定义带有很大的局限性，当严密的概率公理化系统建立后，几何概率才能健康地发展并有广泛的应用。
到了19世纪下半叶，概率论在统计物理学中的应用及概率论的自身发展已经突破了概率的古典定义，但关于概率的一般定义则始终未能明确化和严格化。这种情况严重阻碍了概率论的进一步发展和应用，又落后于当时数学的其他分支的公理化潮流。1900年德国数学家D.希尔伯特在第二届世界数学家大会上公开提出了建立概率论公理化体系的问题（即著名的23个数学问题之一）。
20世纪初完成的勒贝格测度和勒贝格积分理论以及随后发展起来的抽象测度和积分理论，为概率论公理体系的确立奠定了理论基础，人们通过对概率论的两个最基本的概念即事件与概率的长期研究，发现事件的运算和集合的运算完全类似，概率与测度有相同的性质。到了30年代，随着大数定律研究的深入，概率与测度有的联系愈来愈明显，例如强、弱大数定律中的收敛性与测度论中的几乎处处收敛及依测度收敛完全类似。在这种背景下，柯尔莫哥洛夫于1933年在他的《概率论基础》一书中第一次给出了概率的测度论式地定义和一套严密的公理体系。这一公理体系着眼于规定事件及事件概率的最基本的性质和关系，并用这些规定来表明概率的运算法则，它们是从客观实际中抽象出来的，既概括了概率的古典定义，几何定义及频率定义的基本特性，又避免了各自的局限性和含混之处，这一公理体系一经提出，迅速获得举世公认，它的出现，是概率论发展史上的里程碑，为现代概率论的蓬勃发展打下了坚实的基础。
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