Explorar el ámbito de los eventos meteorológicos extremos es indispensable para diversas disciplinas de ingeniería y desempeña un papel fundamental en la comprensión de los fenómenos del cambio climático. En este estudio, examinamos la capacidad de 10 funciones de distribución de probabilidad, incluidas las distribuciones exponencial, normal, log-normal de dos y tres parámetros, gamma, Gumbel, log-Gumbel, tipo III de Pearson, log-tipo III de Pearson y máximos de SQRT-ET, para evaluar series de precipitación máxima anual de 24 h obtenidas durante un largo período (1972-2022) de tres estaciones meteorológicas cercanas. Los análisis de bondad de ajuste, incluidas las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y chi-cuadrado, revelan la inadecuación de las distribuciones exponencial y normal para capturar la complejidad de los conjuntos de datos. El análisis de frecuencia posterior y la evaluación multicriterio nos permiten discernir funciones óptimas para diversos escenarios, incluidos la ingeniería hidráulica y la estimación del rendimiento de sedimentos. Notablemente, las distribuciones log-Gumbel y log-normal de tres parámetros exhiben un rendimiento superior para períodos de retorno altos, mientras que las distribuciones Gumbel y log-normal de tres parámetros sobresalen para períodos de retorno más bajos. Sin embargo, se recomienda precaución con respecto al uso excesivo de log-Gumbel, debido a su alta sensibilidad. Además, dado que nuestro estudio considera la aplicación de métodos matemáticos y estadísticos para la detección de eventos extremos, también proporciona información sobre indicadores del cambio climático, destacando tendencias en la distribución de probabilidad de la precipitación máxima anual de 24 h. Como novedad en el campo del análisis funcional, la distribución log-Gumbel con un tamaño de muestra finito se utiliza para la evaluación de eventos extremos, para los cuales no parece haberse realizado trabajo previo. Estos hallazgos ofrecen perspectivas críticas sobre la modelización de la lluvia extrema y los impactos del cambio climático, permitiendo la toma de decisiones informadas para el desarrollo sostenible y la resiliencia.