La distribución Chi es una distribución de probabilidad continua de una variable aleatoria obtenida a partir de la raíz cuadrada positiva de la suma de variables al cuadrado, cada una proveniente de una distribución Normal estándar (media = 0 y varianza = 1). La variable indica los grados de libertad. La expresión habitual para la distribución Chi se puede generalizar para incluir un parámetro que es la varianza (que puede tomar cualquier valor) de las Gaussianas generadoras. Por ejemplo, para = 3, tenemos el caso de la distribución Maxwell-Boltzmann (MB) de las velocidades de partículas en el modelo de Gas Ideal de la Física. En este trabajo, analizamos el caso de varianzas desiguales en las Gaussianas generadoras cuya distribución seguiremos representando aproximadamente en términos de una distribución Chi. Realizamos una simulación de Monte Carlo para generar una variable aleatoria que se obtiene a partir de la raíz cuadrada positiva de la suma de variables al cuadrado, pero esta vez provenientes de distribuciones Normales no estándar, donde las varianzas pueden tomar cualquier valor positivo. Luego, determinamos los límites de lo que se puede esperar cuando partimos de un conjunto de varianzas desiguales en las Gaussianas generadoras. En la segunda parte del artículo, presentamos un modelo discreto para calcular el parámetro de la distribución Chi de manera aproximada para este caso (varianzas desiguales). También comentamos sobre la aplicación de este sencillo modelo discreto para calcular el parámetro de la distribución MB (Chi de = 3) cuando se utiliza para representar los tiempos de reacción a estímulos visuales de un colectivo de individuos en el marco de un modelo inspirado en la Física que hemos publicado en un trabajo anterior.