Para analizar correctamente las redes móviles de próxima generación, es necesario definir indicadores clave de rendimiento (KPIs). La prueba de señalización solamente o solo de dominios parciales de la red ha sido reemplazada por metodologías de prueba de extremo a extremo. Con la aparición de aplicaciones máquina a máquina (M2M), esta pregunta se volvió aún más difícil, ya que no hay retroalimentación directa del usuario. La calidad de experiencia no se puede medir con precisión en aplicaciones M2M, incluso si la red funciona correctamente y sin fallos. Hay docenas de nuevos pero teóricos casos de uso para 5G; sin embargo, estos no se prueban en una red en vivo. La metodología de modelado utilizada a lo largo del documento sigue los pasos de observación, análisis, creación de modelo, implementación y verificación. La primera parte del documento examina los tres tipos de aplicaciones: banda ancha móvil mejorada (eMBB), Internet de las cosas crítico (cIoT) y Internet de las cosas masivo (mIoT). Posteriormente, presentamos las principales características de tráfico basadas en los patrones y mediciones actuales de tráfico de las redes móviles. Considerando los resultados de las mediciones, presentamos una metodología y definimos modelos de tráfico para la simulación de diferentes tipos de aplicaciones. Para validar estos modelos, comparamos el tráfico artificial generado con los patrones de tráfico reales. En la segunda parte del documento, examinamos cuáles son los principales efectos de estos patrones de tráfico en una red de prueba 5G doméstica. Finalmente, sugerimos algunas consideraciones sobre los posibles impactos principales en el diseño de la red 5G.