Este trabajo aborda el problema del consenso dinámico, que consiste en estimar el promedio dinámico de un conjunto de señales que varían en el tiempo distribuidas a través de una red de comunicación de múltiples agentes. Este problema tiene muchas aplicaciones en robótica, siendo el control de formaciones y el seguimiento de objetivos algunas de las más destacadas. En este trabajo, proponemos un algoritmo de consenso para estimar el promedio dinámico de manera distribuida, donde se adoptan muestreo discreto y comunicación activada por eventos para reducir la carga de comunicación. En comparación con otros métodos lineales en el estado del arte, nuestra propuesta puede obtener convergencia exacta bajo comunicación continua incluso cuando la señal de promedio dinámico varía de manera persistente. A diferencia de otros enfoques de modo deslizante, nuestro método reduce el chattering en el entorno de tiempo discreto. La propuesta se basa en la discretización de resultados establecidos de consenso dinámico exacto que utilizan modos deslizantes de alto orden. La convergencia del protocolo se verifica a través de un análisis formal, basado en propiedades de homogeneidad, así como a través de varios experimentos numéricos. Concretamente, mostramos numéricamente que existe un compromiso ventajoso entre el error de consenso en estado estacionario máximo y la tasa de comunicación. Como resultado, nuestra propuesta puede superar a otros enfoques de vanguardia, incluso cuando se utiliza comunicación activada por eventos en nuestro protocolo.