En este trabajo se discuten las propiedades estocásticas de los resultados finales de la aplicación de un enfoque innovador para la evaluación de la incertidumbre en los cálculos de red, que puede caracterizarse como un enfoque de dos pasos: Como primer paso, se analizaron los datos de medición en bruto y todos los posibles factores influyentes, aplicando modelado de incertidumbre de acuerdo con la GUM (Guía para la Expresión de la Incertidumbre en la Medición). Como segundo paso, se establecieron simulaciones de Monte Carlo (MC) para toda la cadena de procesamiento, es decir, para simular todos los datos de entrada y realizar cálculos de ajuste. Los conjuntos de datos de entrada fueron generados por números pseudoaleatorios y se consideraron funciones de distribución de probabilidad predefinidas para todas estas variables. Las principales extensiones aquí están relacionadas con un análisis de las propiedades estocásticas de los resultados finales, que son nubes de puntos para las coordenadas de las estaciones. Según el teorema del límite central de Cramer y la teoría elemental del error de Hagen, hay algunas justificaciones de por qué estas variaciones de coordenadas siguen una distribución normal. Las pruebas estadísticas aplicadas a la distribución normal confirmaron esta suposición. Este resultado nos permite derivar elipsoides de confianza a partir de estas nubes de puntos y continuar con nuestra evaluación de calidad y un análisis más detallado de los resultados, similar a los procedimientos bien conocidos en la teoría de redes clásica. Este enfoque y la comprobación de la distribución normal se aplican a la red local de ataduras de Metsähovi, Finlandia, donde las observaciones geodésicas terrestres se combinan con datos del Sistema de Navegación por Satélite de Geolocalización Global (GNSS).