En este documento, enfatizamos una nueva distribución de un parámetro con soporte como . Se construye a partir del método inverso aplicado a una distribución de un parámetro poco estudiada, la distribución de Teissier unitaria. Se investigan algunas propiedades, como la moda, cuantiles, dominancia estocástica, naturaleza de colas pesadas, momentos, etc. Entre las fortalezas de la distribución se encuentran las siguientes: (i) las expresiones en forma cerrada y flexibilidad de las funciones principales, y en particular, la función de densidad de probabilidad es unimodal y la función de tasa de peligro es creciente o unimodal; (ii) la manejabilidad de los momentos; y, más importante aún, (iii) proporciona una alternativa real a la famosa distribución de Pareto, también con soporte como . De hecho, la distribución propuesta tiene diferentes funcionalidades pero también se beneficia de la naturaleza de cola pesada a la derecha, que es demandada en muchos campos aplicados (finanzas, campo actuarial, control de calidad, medicina, etc.). Además, puede ser utilizada de manera bastante eficiente en un entorno estadístico. Para respaldar esta afirmación, se examinan los métodos de estimación de máxima verosimilitud, Anderson-Darling, Anderson-Darling de cola derecha, Anderson-Darling de cola izquierda, Cramér-Von Mises, mínimos cuadrados, mínimos cuadrados ponderados, máximo producto de espaciado, distancia absoluta mínima de espaciado y distancia absoluta-log de espaciado para estimar el parámetro único desconocido. Se utiliza una simulación de Monte Carlo para comparar el rendimiento de las estimaciones obtenidas. Además, se discute el método de estimación bayesiana utilizando una distribución prior gamma informativa bajo la función de pérdida de error cuadrado. Se consideran datos sobre la tasa de mortalidad de COVID y el momento de alivio del dolor después de recibir un analgésico para ilustrar la aplicabilidad de la distribución propuesta. Se destacan resultados favorables, respaldando la importancia de los hallazgos.