Durante la última década, los servicios de redes sociales (SNS), como X, Facebook e Instagram, se han convertido en medios convencionales para la publicidad y el marketing. En el marketing de SNS, el boca a boca entre los usuarios puede difundir la información publicitaria publicada, lo que se conoce como marketing viral. En este estudio, primero analizamos la serie temporal de las reacciones de los usuarios a las publicaciones de Instagram para aclarar las características del comportamiento del usuario. En segundo lugar, modelamos estas variaciones utilizando distribuciones estadísticas para predecir la difusión de información de futuras publicaciones y proporcionar algunas ideas sobre los factores que afectan las reacciones de los usuarios en Instagram utilizando los parámetros estimados del modelado. Nuestros resultados demuestran que las reacciones de los usuarios tienen un valor máximo inmediatamente después de la publicación y disminuyen drásticamente y de manera exponencial a medida que pasa el tiempo. Además, el modelado con la distribución de Weibull es el más adecuado para las reacciones de los usuarios, y los parámetros estimados ayudan a identificar los factores clave que influyen en las reacciones de los usuarios.