En ingeniería de confiabilidad de software, las técnicas de rejuvenecimiento y de checkpointing de software se utilizan ampliamente para mejorar la confiabilidad del sistema y fortalecer la protección de datos. En este documento, se presenta un marco estocástico compuesto por una red de recompensa Petri estocástica compuesta y su modelo de disponibilidad no markoviano resultante para capturar el comportamiento dinámico de un sistema de software operativo en el que se realizan rejuvenecimientos y checkpointing de software de forma aperiódica. En particular, además del problema de envejecimiento del software que puede causar que el sistema falle, también se consideran factores de error humano (es decir, errores de operación de un operador del sistema) durante el checkpointing. Para resolver la solución estacionaria del modelo de disponibilidad no markoviano, que se deriva sobre la base del grafo de alcanzabilidad de las redes de recompensa Petri estocásticas y que en realidad no es uno de los modelos estocásticos triviales como el proceso semi-markoviano y el proceso regenerativo de Markov, se considera el enfoque de expansión de fases. En experimentos numéricos, ilustramos la disponibilidad del sistema en estado estacionario y encontramos políticas óptimas de rejuvenecimiento de software que maximizan la disponibilidad del sistema en estado estacionario. También se evalúan los efectos de los factores de error humano tanto en la disponibilidad del sistema en estado estacionario como en el momento óptimo para activar el rejuvenecimiento del software. Los resultados numéricos mostraron que los errores humanos durante el checkpointing disminuyeron la disponibilidad del sistema y tuvieron un efecto significativo en el momento óptimo para activar el rejuvenecimiento, por lo que no deben pasarse por alto durante la modelización del sistema.