Este trabajo sugiere un método inferencial extenso para la Distribución de Potencia Pratibha (PPD) bajo Esquemas de Censura Híbrida Unificada (UHCSs), ya que hay un creciente interés en modelos flexibles tanto en fiabilidad como en operaciones de servicio. Este trabajo estudia el modelo PPD utilizando métodos estándar de Estimación de Máxima Verosimilitud y enfoques Bayesianos modernos también. Mediante una arquitectura compleja, UHCS simula pruebas más cercanas a lo que se hace en la práctica que usando esquemas de censura más básicos. Mediante análisis, se calculan cuidadosamente las probabilidades y rangos estadísticos de los parámetros. Las pruebas demuestran que la estimación Bayesiana da mejores resultados que muchos otros métodos de estimación, especialmente cuando el conjunto de datos no es muy grande y cuando faltan muchos datos. Las pruebas del mundo real de datos de fallas por electromigración y tiempos de servicio bancario ayudan a probar los métodos. En ambas situaciones, el PPD muestra que se puede utilizar con éxito en diferentes configuraciones de fiabilidad. Al unir modelos avanzados de censura y métodos estadísticos confiables, esta investigación proporciona un conjunto de herramientas útil para expertos en análisis de fiabilidad y estadística.