En este documento se introduce la distribución de mezcla de escala de Rayleigh (SMR). Se demuestra que este nuevo modelo, inicialmente definido como el cociente de dos variables aleatorias independientes, puede expresarse como una mezcla de escala de una distribución Rayleigh y una distribución Gamma generalizada particular. Se obtienen expresiones cerradas para su función de densidad de probabilidad, función de distribución acumulada, momentos, coeficientes de asimetría y curtosis. Se estudian su análisis de vida útil, propiedades y entropía de Rényi. Se propone una inferencia basada en momentos y máxima verosimilitud (ML). Se implementa un algoritmo de Expectation-Maximization (EM) para estimar los parámetros a través de ML. Este algoritmo también se utiliza en un estudio de simulación, que ilustra el buen rendimiento de nuestra propuesta. Se consideran dos conjuntos de datos reales en los que se muestra que el modelo SMR proporciona un buen ajuste y es más flexible, especialmente en cuanto a la curtosis, que otros modelos competidores, como la distribución Rayleigh truncada.