Este documento aborda la cuestión de cuántos vehículos aéreos autónomos (UAV o drones) pueden operar de manera segura dentro de un espacio aéreo tridimensional limitado. Primero, derivamos los límites matemáticos absolutos sobre la densidad de drones utilizando argumentos geométricos de la teoría de empaquetamiento y cobertura de esferas. Luego, verificamos estos límites empíricamente simulando un enjambre controlado a través de control predictivo por modelo. Aumentamos gradualmente el número de drones hasta que el movimiento se vuelve imposible. Cada dron se modela como un sistema de doble integrador con velocidad y aceleración limitadas y está rodeado por un radio de zona de seguridad esférica r>0. Los drones se controlan mediante control predictivo por modelo con restricciones de separación estrictas. Formalizamos el bloqueo completo como la pérdida de cualquier conjunto de trayectorias no triviales factibles, ya sea debido a la congestión geométrica o a limitaciones dinámicas. Utilizando herramientas de geometría discreta, establecemos límites superiores absolutos sobre una población segura a través de resultados de empaquetamiento de esferas y condiciones suficientes para la inmovilización total mediante argumentos de cobertura de esferas. Extendemos estos límites estáticos incorporando dinámicas a través del análisis de distancia de detención, lo que lleva a un radio de exclusión inflado que captura el efecto de la autoridad de control finita. Además, demostramos límites de capacidad de flujo estilo min-cut que limitan el rendimiento factible a través de cuellos de botella y derivamos condiciones de gráfico de conflicto dependientes del horizonte que capturan la inviabilidad del MPC a altas densidades. Estos resultados proporcionan un marco teórico riguroso para determinar la transición de la operación multi-dron factible a la congestión inevitable, ofreciendo umbrales cuantitativos explícitos que pueden informar el diseño del espacio aéreo, la regulación de la densidad de drones y el ajuste de controladores predictivos. Evaluamos nuestros hallazgos teóricos con un entorno de simulación.