首先，明确问题背景非常重要。假设我们有一个二维连续型随机变量(X, Y)，其联合概率密度函数为f(x, y)。如果我们要求X的边缘概率密度函数fx(x)，那么根据定义，我们需要对Y进行积分：
\[ f_X(x) = \int_{-\infty}^{+\infty} f(x, y) dy \]
这里的关键在于确定积分的上下限。对于具体的题目，这些界限取决于随机变量的取值范围以及问题的具体条件。
例如，在实际应用中，如果已知随机变量X和Y的取值区间是有限的，比如X在[a, b]内，Y在[c, d]内，则积分的上下限就应该是这两个区间的端点。即：
\[ f_X(x) = \int_c^d f(x, y) dy \]
当遇到更复杂的情况，如随机变量的取值依赖于某些约束条件或参数时，就需要仔细分析这些条件来确定积分的上下限。这可能涉及到几何图形（如平面区域）或者逻辑关系的理解。
此外，在解决这类问题时，画图常常是一种非常有效的辅助手段。通过绘制随机变量的取值范围图，可以直观地看出哪些区域需要被包含在积分范围内，从而帮助准确地设定积分的上下限。
总之，在计算边缘概率密度时，合理地给定积分的上下限是至关重要的一步。它不仅直接影响结果的准确性，还反映了对问题本质理解的程度。因此，在面对具体问题时，应当结合实际情况灵活运用数学知识，确保每一步推导都严谨无误。
