En este documento, definimos un nuevo generador para proponer familias (o clases) de distribuciones continuas y discretas. Este generador se utiliza para el modelo DAL (acrónimo de los apellidos de los autores, Dimitrakopoulou, Adamidis y Loukas). Esta familia recién propuesta puede ser llamada la nueva clase G DAL impar (NODAL) o la clase G DAL impar alternativa de distribuciones. Desarrollamos tanto una versión continua como discreta de esta nueva clase G DAL impar. Se enumeran algunas propiedades matemáticas y estadísticas de estas nuevas clases G. Se discute la estimación de los parámetros. Se describen algunas propiedades estructurales de dos modelos especiales de estas clases. Los generadores introducidos pueden aplicarse de manera efectiva para discutir y analizar diferentes formas de tasas de falla, incluidas las decrecientes, crecientes, en forma de bañera y en forma de J, entre otras. Además, los dos generadores pueden utilizarse para discutir datos asimétricos y simétricos bajo diferentes formas de curtosis. Se informa un estudio de simulación de Monte Carlo para evaluar el rendimiento de los estimadores de máxima verosimilitud de estos nuevos modelos. Se analizan algunos conjuntos de datos de la vida real (aire acondicionado, descargas de inundaciones, quistes renales) para mostrar que estos modelos recién propuestos tienen un mejor rendimiento en comparación con modelos competitivos bien establecidos.