Se han observado varias distribuciones de tiempo de vida discretas en el análisis de datos reales. Numerosos modelos discretos se han derivado de una distribución continua utilizando el método de discretización de supervivencia, debido a su simplicidad y formulación atractiva. Este estudio se centra en el análogo discreto de la recién generalizada distribución de Rayleigh. Se realizan inferencias estadísticas clásicas y bayesianas para evaluar la eficacia del nuevo modelo discreto, especialmente en términos de sesgo relativo, error cuadrático medio y probabilidad de cobertura. Además, el estudio explora diferentes submodelos importantes y el comportamiento límite para la nueva distribución discreta. Se han examinado varias funciones estadísticas, incluidos momentos, resistencia-robustez, tiempo de vida residual promedio, tiempo pasado promedio y estadísticas de orden. Finalmente, se emplean dos ejemplos de datos reales para evaluar el nuevo modelo discreto. Las simulaciones y análisis numéricos desempeñan un papel fundamental en facilitar la estimación estadística y el modelado de datos. El estudio concluye que la distribución de Rayleigh generalizada discreta presenta una alternativa notablemente atractiva a otras distribuciones discretas competidoras.