Este documento presenta un marco general de modelado de confiabilidad del software de cobertura de prueba que abarca la depuración imperfecta y considera no solo los procesos de detección de fallas (FDP) sino también los procesos de corrección de fallas (FCP). Numerosos modelos de crecimiento de confiabilidad de software han evaluado la confiabilidad del software en las últimas décadas, pero la mayoría de ellos han dado importancia al modelado del proceso de detección de fallas en lugar de modelar el proceso de corrección de fallas. Estudios anteriores analizaron la dependencia temporal entre los procesos de detección y corrección de fallas y modelaron el proceso de corrección de fallas como un proceso de detección demorado con un retraso temporal aleatorio o determinístico. Estudiamos la dependencia cuantitativa entre procesos duales desde el punto de vista de la dependencia de la cantidad de fallas en lugar de la dependencia temporal, y luego proponemos un marco de modelado generalizado junto con la depuración imperfecta y la cobertura de pruebas. Se derivan nuevos modelos mediante la adopción de diferentes funciones de cobertura de pruebas. Comparamos el rendimiento de estos modelos propuestos con los modelos existentes bajo el contexto de dos tipos de datos de falla, uno de los cuales solo incluye observaciones de fallas detectadas y el otro incluye no solo datos de detección de fallas, sino también datos de corrección de fallas. Se presentan diferentes métodos de estimación de parámetros y criterios de comparación de rendimiento según las características de los diferentes tipos de conjuntos de datos. Independientemente del tipo de datos, los resultados de la comparación revelan que los modelos propuestos generalmente brindan un mejor rendimiento descriptivo y predictivo que los modelos existentes.