Generalmente, en la actualidad las personas viven más tiempo pero a menudo con un aumento de las limitaciones y discapacidades; por lo tanto, pueden beneficiarse de las tecnologías de asistencia. En este documento, nos enfocamos en la realización de actividades de la vida diaria (AVD) por parte de estos pacientes, utilizando los llamados Hogares Inteligentes y la Tecnología de Sensores para recopilar datos, y proporcionar un análisis adecuado para apoyar el manejo de estas condiciones. Las actividades aquí se presentan como estados de un proceso tipo Markov, mientras que los cambios de estado se indican mediante activaciones de sensores. Esto facilita la extracción de indicadores clave de rendimiento (KPI) en Hogares Inteligentes, por ejemplo, la duración de una actividad importante, así como la identificación de anomalías en tales transiciones y duraciones. Se describe el uso de modelos semi-Markov para dicho escenario, donde las duraciones de los estados están representadas por modelos gamma mixtos. Este enfoque se ilustra y evalúa utilizando un conjunto de datos de Hogar Inteligente disponible públicamente que comprende un registro de eventos de activaciones de sensores, junto con un registro anotado de las actividades reales. Los resultados indican que la metodología es adecuada para tales escenarios.