En investigaciones recientes, los modelos discretos han ganado considerable atención, incluso en casos donde las variables observadas son continuas. Estas variables a menudo pueden ser aproximadas de manera efectiva por una distribución normal. Dada la prevalencia de procesos que requieren un control de calidad sólido, los modelos asociados con la distribución normal han encontrado una amplia aplicabilidad; sin embargo, persiste una necesidad constante de una mayor precisión en el análisis de normalidad, lo que ha llevado a la exploración de soluciones novedosas y mejoradas.