En este documento, se establece una nueva clase de distribuciones continuas mediante la combinación de la función arcotangente con una clase generalizada de distribuciones log-logísticas. Se presentan algunas propiedades estructurales del modelo sugerido, como la función de distribución, la función de riesgo, la función cuantil, la asintótica y una expansión útil para la nueva clase en un entorno general. Se consideran dos casos especiales de esta nueva clase al emplear las distribuciones Weibull y normal como distribución principal. Además, se deriva un modelo de regresión de supervivencia basado en un submodelo con distribución principal Weibull y luego se estiman los parámetros del modelo de regresión propuesto utilizando enfoques bayesianos y frecuentistas. Se consideran siete funciones de pérdida, a saber, el error cuadrático, el error cuadrático modificado, el error cuadrático ponderado, la pérdida K, la exponencial lineal, la entropía general y las funciones de pérdida precautorias para la discusión bayesiana. Se proporcionan resultados numéricos bayesianos que incluyen un estimador de Bayes, riesgo posterior asociado, intervalos de credibilidad y de mayor densidad posterior. Para explorar la propiedad de consistencia de los estimadores de máxima verosimilitud, se presenta un estudio de simulación a través de un procedimiento de Monte Carlo. Los parámetros de dos submodelos se estiman con máxima verosimilitud y la utilidad de estos submodelos y de un modelo de regresión de supervivencia propuesto se examina mediante tres conjuntos de datos reales.