La planificación de inventarios en las cadenas de suministro minoristas requiere equilibrar la eficiencia de costos y la fiabilidad del servicio bajo la incertidumbre de la demanda y las limitaciones financieras. La literatura rara vez ha abordado la integración conjunta de la demanda estocástica, los plazos de entrega deterministas y las restricciones específicas de los proveedores en entornos de múltiples productos y múltiples almacenes, particularmente en el contexto de las pequeñas y medianas empresas. Este estudio desarrolla un modelo de Programación Lineal Entera Pura Estocástica (SPILP) que incorpora la demanda estocástica, los plazos de entrega deterministas, los techos presupuestarios y las condiciones de crédito comercial a través de múltiples proveedores y almacenes. Se propone un procedimiento de solución en dos pasos, combinando un enfoque de restricciones de probabilidad para gestionar la incertidumbre con heurísticas de inicio en caliente y preprocesamiento basado en relajación para mejorar la eficiencia computacional. La validación del modelo utilizando datos de un distribuidor minorista colombiano mostró reducciones de costos de hasta el 17% (promedio del 15%) mientras se mantenían o mejoraban los niveles de servicio. Los experimentos computacionales confirmaron la escalabilidad, resolviendo instancias con más de 574,000 variables en menos de 8800 s. Los análisis de sensibilidad revelaron compensaciones no lineales entre los niveles de servicio y los horizontes de planificación, mostrando que niveles de servicio muy altos o períodos de planificación cortos aumentan sustancialmente los costos. Los hallazgos demuestran que el modelo propuesto proporciona un sistema de apoyo a la decisión efectivo para la planificación de inventarios bajo incertidumbre, ofreciendo soluciones robustas, escalables y prácticas que integran restricciones operativas y financieras para minoristas de tamaño mediano.