En este documento, sugerimos una nueva extensión de la distribución inversa de Lomax para ajustar datos de tiempo de ingeniería. La distribución recién desarrollada, denominada distribución inversa de Lomax transmutada Topp-Leone (TTLILo), se caracteriza por una forma adicional y parámetros transmutados. Es crítico notar que la asimetría, la curtosis y los pesos de la cola de la distribución están fuertemente influenciados por estas características adicionales de los parámetros extras. El modelo TTLILo es capaz de producir densidades sesgadas a la derecha, con forma de J, unimodales y con forma de J invertida. Se examinan las características estadísticas del modelo propuesto, incluidos los momentos, los valores de entropía, el orden estocástico, el modelo de resistencia-estres, los momentos incompletos y la función cuantil. Además, se ofrece una caracterización basada en dos momentos truncados. Utilizando técnicas de estimación bayesianas y no bayesianas, estimamos los parámetros de distribución sugeridos. Se han creado tres formas de intervalos de confianza: procedimiento de bootstrap, aproximación y credibilidad bayesiana. Se utiliza un estudio de simulación para evaluar la eficiencia de los parámetros estimados. Luego, el modelo TTLILo se pone a prueba al aplicarse a conjuntos de datos de ingeniería reales, demostrando que ofrece una buena coincidencia en comparación con modelos alternativos. Se toman en consideración dos aplicaciones basadas en conjuntos de datos de ingeniería reales: uno sobre los tiempos de falla de los sistemas de aire acondicionado de aviones y otro sobre los tiempos de reparación activos de los transceptores de comunicación aérea. También consideramos el problema de estimar el parámetro de resistencia-estres con aplicación de ingeniería.