概率论与数理统计和高数在难度上各有侧重，高数通常被认为更难，因为它涉及的概念更抽象且计算更复杂。但概率论与数理统计的难点在于理解公式背后的实际意义和应用场景，需要较强的逻辑思维能力和数学基础。

高数的难点

1. 概念抽象：高数中的极限、连续性、导数、积分等概念较为抽象，难以直观理解。例如，极限的定义本身涉及动态过程和静态思维的矛盾。
2. 计算复杂：高数中的积分、级数、微分方程等计算过程复杂，需要较强的计算能力和技巧。
3. 内容广泛：高数涵盖函数、微积分、空间解析几何、级数等多个领域，知识量大且难度梯度较大。

概率论与数理统计的难点

1. 理解公式背后的意义：概率论与数理统计中的公式虽然推导过程不复杂，但其现实意义需要深入理解，否则容易陷入死记硬背的困境。
2. 逻辑思维要求高：该学科需要较强的逻辑推理能力，尤其是在处理概率分布、假设检验等问题时。
3. 应用场景多样：概率论与数理统计与实际生活联系紧密，但灵活运用这些知识解决实际问题需要更多的实践经验。

总结

高数和概率论与数理统计的难度主要体现在不同的方面。高数因抽象概念和复杂计算而更具挑战性，而概率论与数理统计则更注重逻辑思维和实际应用。学习难度因人而异，具体取决于个人的数学基础和兴趣方向。