A análise da distribuição dos períodos chuvosos baseada na precipitação diária é cada vez mais importante para a população de uma dada região e tais análises podem ser utilizadas para a finalidade de tomada de decisões e/ou previsões. Neste sentido é importante avaliar o desempenho de várias distribuições de probabilidade para melhor descrever o comportamento do comprimento de dias chuvosos. Na literatura, os modelos de probabilidade tradicionais como as distribuições de probabilidade geométrica (G), Poisson truncada em zero (ZTP), logarítmica (LG) e binomial negativa truncada em zero (ZTNB) são os mais comuns nesse tipo de análise. Este artigo identificou duas distribuições discretas univariadas obtidas pelo método de Nakagawa e Osaki (1975), as distribuições de probabilidade truncadas em zero Lindley (ZTDL) e quasiLindley (ZTQLD), como boas possíveis alternativas para as distribuições ZTP, ZTNB e G. Os resultados obtidos mostraram que as distribuições ZTDL e ZTDQL são muito promissoras para a modelagem dos comprimentos de períodos chuvosos com ajustes equivalentes/superior aos modelos ZTP, ZTNB e G.