Este documento presenta la aplicación de la simulación para evaluar y predecir la influencia de factores aleatorios del flujo peatonal y su continuidad en la capacidad de tráfico de una intersección controlada por señales durante un giro a la derecha. Los datos fueron recopilados de las cámaras de vigilancia de 25 intersecciones controladas por señales en la ciudad de Chelyabinsk, Rusia, e interpretados por una red neuronal. Consideramos la influencia tanto de la intensidad del flujo peatonal como de su continuidad en la capacidad de tráfico de una intersección controlada por señales en el enfoque estocástico, siempre y cuando el flujo de vehículos sea redundante. Utilizamos un modelo de regresión razonablemente minimizado como base para nuestros modelos de intersección. En la primera etapa, obtuvimos y probamos un modelo de intersección continuo-estocástico simulado que tiene en cuenta la dinámica del flujo de tráfico. El segundo enfoque, debido a la imprevisibilidad del flujo peatonal, utilizó un método relevante para analizar flujos de tráfico basado en la teoría de la lógica difusa. Este segundo enfoque también se utilizó como base para construir y demostrar gráficamente un modelo informático en el paquete de software fuzzy TECH para la visualización predictiva de los valores de un flujo de tráfico que cruza una intersección controlada por señales. Los resultados de este estudio pueden contribuir a comprender las condiciones reales en una intersección controlada por señales y a tomar decisiones fundamentadas sobre su control enfocado.