Las distribuciones de Pearson complejas (CP) son una familia de modelos de probabilidad para datos de recuento generados por la función hipergeométrica gaussiana con argumentos complejos. La distribución de Pearson triparamétrica compleja (CTP) y sus versiones biparamétricas, la distribución de Pearson biparamétrica compleja (CBP) y la distribución de Waring biparamétrica extendida (EBW), pertenecen a esta familia. Todas tienen expresiones explícitas de la función de masa de probabilidad (pmf), la función generadora de probabilidad y los momentos, por lo que son fáciles de manejar desde un punto de vista computacional. Además, las distribuciones CTP y EBW pueden modelar datos de recuento sobre y subdispersos, mientras que la CBP solo puede manejar datos sobre dispersos, pero a diferencia de otras distribuciones conocidas por su sobre dispersión, la sobre dispersión no se debe a un exceso de ceros sino a otros valores bajos de la variable. Finalmente, la distribución EBW permite dividir la varianza en tres componentes únicamente identificables: aleatoriedad, responsabilidad y propensión. Estas propiedades hacen que las distribuciones CP sean de interés en el modelado de una gran variedad de datos. Por esta razón, y con el objetivo de difundir su uso, hemos implementado un paquete R llamado cpd que contiene la pmf, la función de distribución, la función cuantil y la generación aleatoria para estas distribuciones. Además, el paquete contiene funciones de ajuste de acuerdo con la máxima verosimilitud. Este paquete está disponible en la Red de Archivos R Completa (CRAN). En este trabajo, describimos todas las funciones incluidas en el paquete cpd, e ilustramos su uso con varios ejemplos. Además, el lanzamiento de un complemento con el fin de utilizar el paquete desde la interfaz R Commander intenta contribuir a la difusión de estos modelos entre usuarios no avanzados.