Considerando que el consumo de energía (PC) es un indicador extremadamente importante en el diseño de circuitos digitales, reducir el PC siempre ha sido nuestra meta. PC y el voltaje de alimentación están correlacionados positivamente, y en este caso, debemos reducir el voltaje de operación del circuito. Sin embargo, a medida que el voltaje sigue disminuyendo, varios efectos secundarios y variaciones de proceso se vuelven cada vez más influyentes, lo que hace que la distribución de retraso y sus características estadísticas sean más difíciles de predecir. En este documento, se utiliza una distribución gaussiana inversa para modelar el retraso de propagación. Teniendo en cuenta la variación del proceso local, se deriva la expresión analítica de retraso de múltiples entradas de acuerdo con la fórmula de corriente de subumbral para predecir con precisión la distribución y las características estadísticas del retraso, y se obtiene el retraso por cálculo en lugar de simulación de Monte Carlo, lo que reduce en gran medida el tiempo de simulación. La precisión de la expresión de retraso y la distribución de retraso se han probado bajo la tecnología FDSOI de 22 nm y se obtuvieron buenos resultados con voltajes de operación de 0.20 V a 0.30 V, en los cuales el error medio del retraso es aprox. 1.5%, el error de la varianza es aprox. 4.3%, y el error de la función de distribución acumulativa es aprox. 2%.