¿Qué distribución de probabilidad usar en mis modelos de simulación?

Es necesario tener completamente claro que un modelo de simulación se construye a partir de un sistema productivo, del cual hay que recopilar información exhaustivamente; una vez extraídos todos los datos necesarios , se debe buscar un lenguaje común, se debe buscar la forma de caracterizar los datos que se tomaron y llevarlos al modelo. Para esto se debe identificar el tipo de dato que se quiere representar; si el dato es determinístico se representa mediante una constante, si es estocástico se puede representar mediante un modelo de distribución convencional o mediante una distribución empírica.

Debe aplicar pruebas de bondad de ajuste si requiere saber que modelo de distribución representa a un dato estocástico; las pruebas de bondad y ajuste más utilizadas son Kolmogórov-Smirnov,  Chi-Cuadrado y Anderson-Darling. Es recomendable aplicar estas pruebas desde un software como Statgraphics o cualquiera de los módulos que tren los simuladores como Arena o Flexsim. 

En conclusión, la distribución de probabilidad a la que se ajusta un dato, depende exclusivamente del comportamiento de esa variable, y es necesario aplicar pruebas estadísticas para determinarlo.