Neste trabalho objetivou-se modelar o teor de carbono no solo de parcelas sob Floresta Ombrófila Mista em condições distintas (predomínio de araucária, de imbuia e vegetação mista com registro de ocorrência de fogo), no Paraná, a partir de distribuições probabilísticas. Para tal, foi avaliada a qualidade de ajuste e aderência de diferentes funções de probabilidade (normal, Weber, Weibull 3P, log-normal, SB de Johnson e Gama), pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. Todas as funções densidade de probabilidade resultaram em bons ajustes, podendo então ser utilizadas para modelar os dados de carbono no solo em qualquer uma das parcelas. As funções foram ranqueadas a partir dos valores do teste Kolmogorov-Smirnov, e decidiu-se que a função Gama é a mais apropriada para modelar o teor de carbono nas três parcelas estudadas. Ainda, ao realizar a comparação das distribuições Gama ajustadas pelo teste Kolmogorov-Smirnov nas diferentes condições testadas, observou-se que elas apresentam configurações distintas, portanto, devem ser modeladas individualmente.