La variabilidad temporal en las transmisiones en línea surge en sistemas de información donde las modalidades heterogéneas exhiben diferentes latencias y distribuciones de retraso. Estrategias de sincronización eficientes ayudan a establecer un flujo confiable y asegurar una entrega correcta. Este trabajo establece una base de modelado formal para abordar las dinámicas temporales en flujos con multimodalidad utilizando un marco de especificación de sistemas de eventos discretos. Esta especificación captura diferentes latencias y dinámicas de interllegada inherentes a los flujos multimodales. El marco también incorpora una variante de Markov para tener en cuenta las variaciones en los procesos de retraso, capturando así la incertidumbre temporal en una única modalidad. Los modelos propuestos son modulares, con mecanismos integrados para una integración temporal diversa, facilitando así la heterogeneidad en los flujos de información y la comunicación. Varias formas estructurales y de comportamiento pueden ser representadas de manera flexible y simuladas fácilmente. Los experimentos diseñados demuestran, a través de varias permutaciones del modelo, el comportamiento de series temporales de componentes individuales del flujo y del sistema compuesto en general, destacando métricas de rendimiento en ambos, cuantificando la composabilidad y los efectos modulares, e incorporando la capacidad de aprendizaje en la simulación de flujos multimodales. La motivación principal de este trabajo es mejorar el grado de ajuste dentro de los marcos de simulación formal y permitir el modelado de distribución adaptativa y aprendible en entornos multimodales que combinan datos de entrada sintéticos y reales. Demostramos los errores y la degradación resultantes al reemplazar datos de sensores reales con entradas sintéticas a diferentes probabilidades de caída.