El paradigma de las comunicaciones de vehículo a todo (C-V2X) asistidas por vehículos aéreos no tripulados (UAV) está a punto de revolucionar el futuro de los sistemas de transporte inteligente de sexta generación (6G), como se describe en la visión de telecomunicaciones móviles internacionales (IMT)-2030. Esta integración de las comunicaciones C-V2X asistidas por UAV está destinada a mejorar la movilidad y la conectividad, creando un paisaje de transporte autónomo más inteligente y confiable. Las redes C-V2X asistidas por UAV permiten comunicaciones vehiculares hiperconfiables y de baja latencia para aplicaciones 6G que incluyen realidad aumentada, realidad inmersiva y realidad virtual, soporte de mapeo holográfico en tiempo real y servicios de infotainment futuristas. Este documento presenta un modelo de cadena de Markov para estudiar una red C-V2X especificada por un proyecto de asociación de tercera generación (3GPP) que se comunica con un UAV volador para la descarga de tareas en un entorno de Aprendizaje Federado (FL). Evaluamos el impacto de varios factores como la frecuencia de actualización del modelo, el retraso en la cola y el consumo de energía del UAV en diferentes tipos de latencia de comunicación. Además, examinamos la latencia de extremo a extremo en el entorno de FL en comparación con la latencia en la descarga de datos convencional. Esto se logra considerando mensajes de percepción cooperativa (CPM) que se activan por eventos aleatorios y mensajes de seguridad básica (BSM) que se transmiten periódicamente. Los resultados de la simulación demuestran que optimizar los intervalos de transmisión resulta en un menor retraso promedio. También, para ambos escenarios, la política óptima tiene como objetivo optimizar el consumo de energía disponible del UAV, minimizar el retraso acumulado en la cola y maximizar la utilización de la energía de la batería disponible del UAV. También encontramos que el retraso en la cola se puede controlar ajustando la política óptima y la función de valor en la iteración de valor relativo (RVI). Además, la latencia de comunicación en un entorno de FL es comparable a la de un entorno de descarga de datos brutos basado en la divergencia de Kullback-Leibler (KL).