某射手进行独立重复射击，每次击中目标的概率为p（p>0）。假设他在第X次射击时首次击中目标，以X为总体，X的简单随机样本为X₁，X₂，…，Xn。请完成以下两个问题： （Ⅰ）求X的概率分布。 （Ⅱ）分别通过矩估计法和最大似然估计法求参数p的估计值。

(Ⅰ) 由于射手每次射击是独立重复的事件，且每次击中的概率为p，未击中的概率为1-p。首次击中的次数X服从几何分布，其概率分布为P{X=k}=p(1-p)^(k-1)，其中k表示射击次数。

(Ⅱ) 对于参数p的估计，我们可以使用两种常见的方法：矩估计法和最大似然估计法。
矩估计法：在几何分布中，期望E(X)=1/p。如果我们有一组样本数据，我们可以通过计算样本均值来估计真实的均值，进而通过1/样本均值来估计参数p。
最大似然估计法：假设我们观察到X的值为x，我们可以构造一个似然函数L(p)=p(1-p)^(x-1)。为了得到参数p的最大似然估计量，我们需要最大化这个函数。通过对L(p)求导并令其等于零，我们可以解出p的值。这个过程通常通过数值方法（如迭代法）来完成。