En la gestión de operaciones aeroportuarias, estimar con precisión las duraciones del servicio de equipos de apoyo en tierra, como los camiones de agua potable (PWT), es esencial para mejorar la eficiencia en la asignación de recursos y garantizar un giro oportuno de las aeronaves. Los métodos de estimación tradicionales a menudo utilizan promedios fijos o asumen distribuciones normales, sin capturar efectivamente la variabilidad del mundo real y los escenarios extremos. Para abordar estas limitaciones, este estudio realiza un análisis estadístico exhaustivo de las duraciones del servicio de PWT utilizando datos operacionales del Aeropuerto Internacional de Beijing Daxing (ZBAD) y del Aeropuerto Internacional de Shanghai Pudong (ZSPD). Empleando pruebas de bondad de ajuste de chi-cuadrado, se evaluaron rigurosamente veinte distribuciones de probabilidad, incluyendo varios candidatos de colas pesadas, bajo escenarios segmentados, como períodos pico versus no pico, condiciones de temperatura variables y diferentes tamaños de aeronaves. Los resultados revelan que las distribuciones de colas pesadas ofrecen ventajas dependientes del contexto: la distribución estable exhibe un rendimiento de modelado superior durante los períodos operativos pico, mientras que la distribución Burr sobresale en condiciones no pico. Curiosamente, contrariamente a las suposiciones operativas existentes, las duraciones del servicio a temperaturas extremadamente altas y bajas no mostraron diferencias estadísticas significativas, lo que llevó a reconsiderar las prácticas de planificación dependientes de la temperatura. Además, el análisis por categoría de aeronave mostró que la distribución Burr describía mejor las duraciones del servicio para aeronaves grandes, mientras que las distribuciones estable y log-logística eran óptimas para aeronaves de tamaño mediano. Las simulaciones numéricas confirmaron estos hallazgos, demostrando que los modelos probabilísticos de colas pesadas propuestos mejoraron significativamente la precisión de la predicción de recursos, reduciendo los errores de estimación entre un 13% y un 25% en comparación con los métodos convencionales. Esta investigación demuestra de manera única la efectividad práctica de emplear distribuciones de colas pesadas sensibles al contexto, mejorando sustancialmente la eficiencia de los recursos y la fiabilidad operativa en la gestión del manejo en tierra en aeropuertos.