Este artículo extiende el estimador de puntuación máxima suavizada de Horowitz a modelos de duración en tiempo discreto. Se derivan la consistencia y la distribución asintótica del estimador. Se realizan simulaciones de Monte Carlo utilizando varios procesos generadores de datos con diferentes distribuciones de error y formas de la tasa de riesgo para examinar las propiedades de la muestra finita del estimador. El estimador corregido por sesgo tiene un rendimiento razonablemente bueno para los modelos considerados con muestras de tamaño moderado.