Una estimación precisa del rendimiento anual medio de sedimentos de las cuencas contribuye a optimizar la planificación y gestión de los recursos hídricos. Más específicamente, tanto la sedimentación de embalses como los daños causados a las infraestructuras caen dentro de su campo de aplicación. A través de una simple función de combinación probabilística implementada en modelos hidrometeorológicos, este rendimiento de sedimentos puede ser estimado a escala de planificación y gestión para cuencas no medidas. Esta metodología de combinación probabilística requiere el uso de funciones de distribución de probabilidad para modelar tormentas de diseño. Dentro de estas funciones, actualmente se destacan SQRT-ET max y log-Pearson tipo III en la hidrología aplicada. Aunque la distribución de Gumbel también es relevante, su uso ha disminuido progresivamente, ya que se ha considerado que subestima la profundidad de precipitación y el caudal de flujo para períodos de retorno altos, en comparación con las funciones SQRT-ET max y log-Pearson III. La cuantificación del rendimiento de sedimentos a través de modelos hidrometeorológicos se verá afectada, en última instancia, por la elección de la función de distribución de probabilidad. Se estudiaron las siguientes cuatro funciones diferentes: Gumbel tipo I con un tamaño de muestra pequeño, Gumbel tipo I con un tamaño de muestra grande, log-Pearson tipo III y SQRT-ET max. Para ilustrar esto, se ha aplicado el modelo con estas cuatro funciones en la cuenca de Alto Palmones (Sur de la Península Ibérica). En este documento, se muestra que la aplicación de la función Gumbel tipo I con un tamaño de muestra pequeño, para la estimación del rendimiento anual medio de sedimentos, proporciona valores en el lado conservador, con respecto a las funciones SQRT-ET max y log-Pearson tipo III.