En este documento, consideramos el problema de discriminar entre tres distribuciones de tiempo de vida positivamente sesgadas diferentes, a saber, la distribución exponencial generalizada, la distribución exponencial ponderada y la distribución Weibull. Todas estas distribuciones se han utilizado de manera bastante efectiva para analizar datos de tiempo de vida positivamente sesgados. Utilizamos los métodos de la razón de máxima verosimilitud, la distancia mínima de Kolmogorov y la prueba de razón de probabilidades secuencial para discriminar entre estas tres distribuciones. Se considera la probabilidad de selección correcta para cada hipótesis basada en varios escenarios con simulación de Monte Carlo. Se estudian aplicaciones de datos reales para ilustrar la efectividad de estos métodos propuestos.