Este artículo se centra en la inferencia clásica y bayesiana de la intensidad del tráfico en un modelo de colas Markoviano de un solo servidor considerando el rechazo. Para reflejar situaciones del mundo real, el artículo introduce el concepto de rechazo, donde los clientes optan por no unirse a la cola debido al tiempo de espera percibido. La esencia de este artículo implica un análisis exhaustivo de diferentes funciones de pérdida, a saber, la función de pérdida de error cuadrático (SELF) y la función de pérdida precautoria (PLF), sobre la precisión de la estimación bayesiana. Para evaluar el rendimiento del método bayesiano con varios priors como las distribuciones beta invertida, gamma y de Jeffreys, se realiza una evaluación utilizando la técnica de simulación de Monte Carlo por cadenas de Markov (MCMC). La eficacia de los estimadores bayesianos se evalúa comparando los errores cuadráticos medios (MSE).