Este estudio aborda los desafíos de estimar los tiempos de decaimiento de los componentes químicos, centrándose en el fullereno hidroxilado, que plantea riesgos ambientales potenciales debido a su persistencia y transformación en el suelo. Dada la complejidad de experimentos del mundo real como la disponibilidad limitada de muestras, restricciones de tiempo y la necesidad de un uso eficiente de recursos, se desarrolló un marco que utiliza la distribución Gamma basada en esquemas de censura híbrida de Tipo-II para modelar el tiempo de decaimiento. La flexibilidad y propiedades matemáticas de la distribución Gamma la hacen adecuada para el análisis de confiabilidad y decaimiento, capturando tasas de peligro variables y acomodando diferentes estructuras de censura. Empleamos la estimación de máxima verosimilitud (MLE) y métodos bayesianos para estimar los parámetros del modelo, estimando consecuentemente las funciones de confiabilidad y peligro. La teoría de muestras grandes para MLE se utiliza para aproximar las varianzas para construir intervalos de confianza asintóticos. Además, utilizamos la técnica de Monte Carlo de cadenas de Markov dentro del marco bayesiano para garantizar una estimación robusta de los parámetros. A través de estudios de simulación y pruebas estadísticas, como Chi-Cuadrado, Kolmogorov-Smirnov y otros, evaluamos la bondad de ajuste de la distribución Gamma y comparamos su rendimiento con otras distribuciones, validando la efectividad del modelo propuesto.