Al estudiar varios fenomenos del mundo real, comenzamos tomando una muestra aleatoria de datos X 1 , ..., X n que representa valores de algun tipo de tema de interes, donde estas medidas podrian representar la cantidad de dioxido de carbono, CO 2. en la atmosfera emitida por la flota de la empresa, diariamente, el numero de defectos de un lote de produccion, la tasa de desempleo mensual promedio de la region, la cantidad de personas que entrar a un banco cada hora, etc. Por lo tanto, para entender de manera probabilistica el comportamiento de estos fenomenos, necesitamos identificar la distribucion de probabilidad que sigue o de la cual se extraen los datos. Por lo tanto, en este articulo se presenta la metodologia para realizar pruebas de bondad y ajuste chi cuadrado y kolgomorov-Smirnov. Evidenciando la importancia de evaluar si un conjunto de datos se ajusta a un modelo de distribucion de probabilidad determinada que permita predecir el comportamiento de una variable con respecto a los datos observados en un fenomeno, con una probabilidad asociada.