Este estudio analiza cómo se desplazan los viajeros entre MADINA y JEDDA, utilizando la herramienta UPPAAL Stratego para abordar las complejidades de la movilidad urbana. A medida que las ciudades crecen, la planificación efectiva del transporte se vuelve más desafiante. Los viajeros tienen tres opciones: coche, autobús y tren. Las opciones de viaje en coche y autobús se ven afectadas por las condiciones del tráfico, que pueden variar entre pesadas y ligeras, afectando tanto el tiempo de viaje como el coste. Proponemos un modelo matemático detallado que captura todos los escenarios posibles relacionados con estas opciones de viaje, incorporando las incertidumbres de la vida real. Esto nos permite simular diferentes situaciones de tráfico. Al utilizar UPPAAL Stratego, evaluamos tres estrategias: la Estrategia Segura, que minimiza el riesgo; la Estrategia Rápida, que tiene como objetivo reducir el tiempo de viaje; y la Estrategia Rápida y Segura, que busca un equilibrio entre velocidad y seguridad. Este artículo comienza con una introducción al enfoque de Juegos de Tiempo con Precios Estocásticos, destacando su relevancia en la modelización de entornos de viaje dinámicos. Luego proporcionamos una visión general de UPPAAL Stratego, mostrando sus capacidades para generar, optimizar y comparar estrategias. A continuación, delineamos nuestro modelo matemático, explicando las suposiciones, parámetros y fuentes de datos que utilizamos. Nuestros resultados de simulación ilustran cómo cada estrategia se desempeña bajo diferentes condiciones, arrojando luz sobre las preferencias y comportamientos de los viajeros. Los hallazgos subrayan la importancia de tener en cuenta la variabilidad del tráfico en la planificación de viajes y ofrecen ideas importantes para las políticas de transporte urbano destinadas a mejorar la experiencia del viajero y optimizar el uso de recursos. Además, enfatizamos las contribuciones teóricas de nuestro modelo al demostrar su aplicabilidad a escenarios del mundo real y su potencial para informar futuras investigaciones en la optimización de la movilidad urbana. En última instancia, esta investigación contribuye al creciente conocimiento de los sistemas de transporte inteligente, demostrando cómo la modelización matemática formal puede abordar desafíos complejos del mundo real e informar futuras estrategias de movilidad urbana.