设随机变量X与Y相互独立，已知P{Y=-1}和P{Y=1}，X服从标准正态分布N(0，1)。 （Ⅰ）求Z=XY的概率密度； （Ⅱ）求Cov(Z，X)。

{(Ⅰ)求Z=XY的概率密度，可以按照以下步骤进行：
1. 首先确定随机变量Z的取值范围，即考虑XY的可能取值。由于X和Y相互独立，且知道P{Y=-1}和P{Y=1}，可以分析出Z的取值范围。
2. 计算Z在特定值时的概率P{Z=z}，这涉及到对X和Y的联合概率进行积分计算。
3. 根据概率密度函数的定义，计算fZ(z)=dP{Z=z}/dz，得到Z的概率密度。

(Ⅱ)求Cov(Z，X)，可以按照以下步骤进行：
1. 根据Cov(Z，X)的定义，计算E(Z)，E(X)，以及E(ZX)。
2. 由于X服从正态分布N(0，1)，其期望值E(X)=0。
3. 计算E(Z)和E(ZX)需要对随机变量X和Y的概率密度进行积分运算，结合已知条件P{Y=-1}和P{Y=1}进行计算。
4. 将计算结果代入Cov(Z，X)的公式中，得到Cov(Z，X)的值。}