機械学習分野では一般的には「事前学習モデル」とほぼ同義です。
なのですが、Stable Diffusionでは「checkpoint」という言葉は特に画像生成のベースモデルを指していることが多いです。
またComfyUIはベースモデルのうちU-Net拡散モデル単体でなくテキストエンコーダやVAEを焼き込んだものを「チェックポイント」と呼んでいます。（SDではテキストエンコーダは焼き込んであるのが普通ですが、他の系統のモデルだと分かれていることもあります。）
なんでチェックポイントって言うの？
文字通り仕上がりを確認するポイントだからです。
AIモデルのトレーニングの際、同じような学習処理を反復して行いますが、学習結果のファイルへの書き出しは1回（1エポック）ごとにではなく20回ごとなどある程度まとまった回数おきに行います。
エポック数が多ければ良いモデルができる、とは限らないので、エポック数決め打ちで行うのではなくいくつか書き出してみて結果を吟味することもあります。