Las aplicaciones en el contexto del Internet de las cosas (IoT) generan continuamente grandes cantidades de datos. Los datos deben ser procesados y monitoreados para permitir una toma de decisiones rápida. Sin embargo, la conexión inalámbrica que enlaza dichos dispositivos a servidores remotos puede provocar pérdida de datos. Por lo tanto, se deben explorar nuevas formas de conexión para asegurar la disponibilidad y confiabilidad del sistema en su totalidad. Los vehículos aéreos no tripulados (UAVs) están adquiriendo cada vez más poder en términos de potencia de procesamiento y autonomía. Los UAVs pueden ser utilizados como puente entre los dispositivos IoT y los servidores remotos, como el cómputo en el borde o en la nube. Los UAVs pueden recolectar datos de dispositivos móviles y procesarlos, si es posible. Si no hay potencia de procesamiento en el UAV, los datos son enviados y procesados en servidores en el borde o en la nube. La descarga de datos a través de UAVs es una realidad hoy en día, pero con muchos desafíos, principalmente debido a restricciones de disponibilidad. Este trabajo propone modelos de redes de Petri estocásticas (SPN) y diagramas de bloques de confiabilidad (RBDs) para evaluar una arquitectura distribuida, con UAVs enfocados en la disponibilidad y confiabilidad del sistema. Entre las diversas metodologías existentes, las redes de Petri estocásticas (SPN) proporcionan modelos que representan sistemas complejos con diferentes características. Los UAVs se utilizan para enrutar datos desde dispositivos IoT hasta el borde o la nube a través de una estación base. La estación base recibe datos de los UAVs y los retransmite a la nube. Los datos son procesados en la nube y las respuestas son devueltas a los dispositivos IoT. Un análisis de sensibilidad a través del Diseño de Experimentos (DoE) mostró puntos clave de mejora para el modelo base, que fue mejorado. Un análisis numérico indicó los componentes con mayor impacto en la disponibilidad. Por ejemplo, la nube resultó ser un componente muy relevante para la disponibilidad de la arquitectura. Los resultados finales podrían demostrar la efectividad de mejorar el modelo base. Este trabajo puede ayudar a los arquitectos de sistemas a desarrollar arquitecturas distribuidas con UAVs más optimizados y bajos costos de evaluación.