El objetivo de este artículo es presentar un método de inversión de tomografía de densidad terrestre basado en probabilidades en 3D (PEDTI) derivado de los principios de la tomografía de gravedad basada en probabilidades (GPT). El nuevo método sigue la lógica de un método anterior de inversión de resistividad eléctrica basado en probabilidades (PERTI), que ha demostrado ser un enfoque rápido y versátil fácil de usar. Junto con PERTI, PEDTI no requiere información a priori externa. En este artículo, después de recordar el método de imagen GPT, se desarrolla la teoría de PEDTI y se concluye con una fórmula clave de inversión que permite calcular una amplia clase de soluciones equivalentes. Se discuten dos casos sintéticos para mostrar la resolución que se puede lograr en la determinación de contrastes de densidad y para examinar la naturaleza del problema de no unicidad de la gravedad. Con respecto al primer tema, se muestra que la estimación de la densidad por PEDTI puede cambiar en aproximadamente dos órdenes de magnitud y acercarse más a la realidad con una solución más enfocada en un cuerpo fuente específico. En cuanto al segundo problema, se muestra que se pueden clasificar dos niveles de equivalencia, es decir, equivalencia débil y fuerte, para una selección más precisa entre las soluciones. Esto se obtiene definiendo dos índices estadísticos apropiados basados en el poder informativo de los conjuntos de datos de gravedad de entrada y salida.