Las distribuciones de probabilidad para el centro de gravedad son herramientas fundamentales para el ajuste de trayectorias. El centro de gravedad es un algoritmo ampliamente utilizado para la reconstrucción de posiciones en detectores de seguimiento en física de partículas. Su uso estándar siempre va acompañado de una suposición sencilla (gaussiana) para la distribución de probabilidad de los errores de posicionamiento. Esta suposición incorrecta degrada los resultados del ajuste. Las formas de error explícitas evidencian colas de Cauchy-Agnesi que hacen problemático el uso de minimizaciones de varianza. Por lo tanto, es importante reportar distribuciones de probabilidad para algunas combinaciones de variables aleatorias esenciales para el ajuste de trayectorias: , , , y . Las dos primeras son formas parciales del centro de gravedad de dos tiras. La cuarta es el centro de gravedad completo de dos tiras, y la quinta es una forma parcial del centro de gravedad de tres tiras. Debido a la complejidad de la cuarta ecuación, solo se permiten expresiones aproximadas de la probabilidad. Las expresiones analíticas se calculan asumiendo , , , y variables aleatorias gaussianas independientes. La forma analítica de la probabilidad para el centro de gravedad de dos tiras permite construir una prueba aproximada para el modelo afortunado de nuestro artículo anterior. Esta prueba también sugiere cómo completar el modelo afortunado por su ausencia de una constante de escalado, relevante para combinar diferentes tipos de detectores. Este modelo afortunado avanzado (el modelo superafortunado) puede ser utilizado directamente en rastreadores compuestos de detectores no idénticos. La construcción del modelo superafortunado es muy simple. Las simulaciones con esta herramienta mejorada también muestran mejoras en la resolución para una combinación de dos tipos de detectores muy diferentes, cerca de las resoluciones del modelo esquemático.