La estimación de los parámetros desconocidos de la distribución Tipo II Half Logistic Weibull (TIIHLW) fue analizada en este documento. Los métodos de máxima verosimilitud y Bayes se utilizan como métodos de estimación. Estos estimadores se utilizan para estimar la función de confiabilidad difusa y elegir el mejor estimador de la función de confiabilidad difusa mediante la comparación del error cuadrático medio (MSE). Los resultados de la simulación mostraron que la difuminación es mejor que la realidad para todos los tamaños de muestra, y la confiabilidad difusa en las estimaciones predichas por Bayes es mejor que la técnica de máxima verosimilitud. Produce el MSE promedio más bajo hasta que se obtiene un tamaño de muestra de = 50. Se aplica un conjunto de datos simulados para diagnosticar el rendimiento de las dos técnicas aplicadas aquí. Se utiliza un conjunto de datos reales como práctica para el modelo discutido y se desarrolla el modelo alternativo de estimación de máxima verosimilitud de TIIHLW como Topp Leone invertido Kumaraswamy, Kies modificado invertido Topp-Leone, Weibull-Weibull de Kumaraswamy, Marshall-Olkin potencia alfa inversa Weibull, y Weibull impar invertido Topp-Leone. Concluimos que el TIIHLW es la mejor distribución para este conjunto de datos.