Los métodos paratemporales basados en la expansión de árboles han demostrado ser efectivos para generar de manera eficiente las trayectorias de sistemas estocásticos. Sin embargo, la explosión combinatoria de ramificaciones que surge de múltiples puntos de elección presenta un gran obstáculo que debe superarse para implementar tales técnicas. En este artículo, abordamos este problema de escalabilidad desarrollando un marco basado en la teoría de sistemas que cubre tanto los algoritmos de expansión de árboles convencionales como los propuestos para acelerar las simulaciones estocásticas de sistemas de eventos discretos, preservando la precisión deseada. Se discute un ejemplo para ilustrar el marco de expansión de árboles en el que una especificación de sistema de eventos discretos (DEVS) toma la forma de un modelo estocástico de Markov isomórfico a un árbol sobre el alfabeto de ramificación. Derivamos los tiempos de computación para los algoritmos de expansión de árboles de referencia, no fusionados y fusionados para calcular la distribución de valores de salida a cualquier profundidad dada. Los resultados muestran la notable reducción de la dependencia exponencial a polinómica en la profundidad lograda mediante la fusión de nodos. Relacionamos estos resultados con el tiempo de computación igualmente reducido de los coeficientes binomiales que subyacen al triángulo de Pascal. Finalmente, discutimos la aplicación de la expansión de árboles para estimar distribuciones temporales en simulaciones estocásticas que involucran composiciones en serie y en paralelo con posibles casos de uso en el mundo real.