La forma en que nos conectamos con el mundo físico ha cambiado por completo debido al avance del Internet de las Cosas (IoT). Sin embargo, existen varias dificultades asociadas con este cambio. Un avance significativo ha sido la aparición de máquinas inteligentes que pueden recopilar datos para análisis y toma de decisiones. En términos de seguridad de IoT, estamos viendo un aumento brusco en las actividades de hackers en todo el mundo. Los botnets son más comunes ahora en muchos países, y tales ataques son muy difíciles de contrarrestar. En este contexto, los ataques de Denegación de Servicio Distribuido (DDoS) representan una amenaza significativa para la disponibilidad e integridad de los servicios en línea. En este documento, desarrollamos un modelo predictivo llamado Detección y Predicción de Markov (MDP) utilizando una Cadena de Markov de Tiempo Continuo (CTMC) para identificar y mitigar preventivamente los ataques DDoS. El modelo MDP ayuda a estudiar, analizar y predecir ataques DDoS en redes LTE-M y entornos de IoT. Los resultados muestran que al usar nuestro modelo MDP, el sistema puede diferenciar entre tráfico Auténtico, Sospechoso y Malicioso. Además, podemos predecir el comportamiento del sistema al enfrentar diferentes ataques DDoS.