Las distribuciones de tipo Pareto son distribuciones conocidas que se utilizan para ajustar datos de colas pesadas. Sin embargo, las parametrizaciones estándar utilizadas para las distribuciones de tipo Pareto no son adecuadas para modelar. En este sentido, sugerimos nuevas parametrizaciones que son más adecuadas para el propósito. Además, proponemos muchos modelos de regresión donde la variable de respuesta tiene una distribución de tipo Pareto utilizando nuevas parametrizaciones que están indexadas por parámetros de media y precisión. La principal motivación para estas nuevas parametrizaciones es la interpretación útil de los coeficientes de regresión en términos de la media y la precisión, como es habitual en el contexto de los modelos de regresión. La estimación de parámetros de estos nuevos modelos se realiza en base al paradigma de máxima verosimilitud. Se presentan algunas ilustraciones numéricas de los estimadores con una discusión de los resultados obtenidos. Finalmente, ilustramos la practicidad de los nuevos modelos mediante dos aplicaciones a conjuntos de datos reales.