* La detección de errores no es constante: Al principio del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), se encuentran muchos errores fácilmente detectables. A medida que avanza la prueba, los errores restantes a menudo son más sutiles y difíciles de encontrar, lo que lleva a una tasa decreciente de detección de errores con el tiempo. Un modelo de tasa de error constante no puede capturar esta tasa de disminución.
* Cambios de intensidad de prueba: La intensidad de las pruebas generalmente no es uniforme en todo el SDLC. Puede haber períodos de pruebas intensas seguidas de períodos de pruebas menos intensas. Esta fluctuación en el esfuerzo de prueba afecta la tasa de detección de errores, que ignora un modelo de tasa de error constante.
* Las correcciones introducen nuevos errores: Se arreglar un error a veces puede introducir nuevos errores (un fenómeno conocido como la "paradoja de depuración"). Un modelo de tasa de error constante no tiene en cuenta esta posibilidad, potencialmente subestimando el número total de errores.
* Evolución y cambios de software: El software rara vez es estático. Agregar nuevas características o hacer cambios significativos después de la versión inicial introduce nuevos errores potenciales. Un modelo de tasa de error constante, particularmente para el software de larga vida, se vuelve cada vez más inexacto.
* Los diferentes tipos de error tienen diferentes tasas de detección: Algunos errores son más fáciles de encontrar que otros. Una tasa de error constante supone que todos los errores son igualmente detectables, lo cual es falso. Algunos pueden estar profundamente integrados en la base de código y es muy poco probable que se descubran durante las pruebas estándar.
En esencia, asumir una tasa de error constante es una simplificación significativa que sacrifica la precisión de la conveniencia matemática. Los modelos de confiabilidad más sofisticados, como el modelo MUSA o el modelo Goel-Okumoto, abordan algunas de estas limitaciones incorporando factores como la disminución de las tasas de detección de errores e intensidades de prueba variables para proporcionar una representación más realista de la confiabilidad del software.