diff --git a/pydatajson/time_series.py b/pydatajson/time_series.py
index 683020d..182986c 100644
--- a/pydatajson/time_series.py
+++ b/pydatajson/time_series.py
@@ -10,7 +10,8 @@ definidas según la extensión del perfil de metadatos para series de tiempo.
 from __future__ import unicode_literals
 from __future__ import print_function
 from __future__ import with_statement
-import os
+
+from . import custom_exceptions as ce
 
 
 def field_is_time_series(field, distribution=None):
@@ -42,10 +43,10 @@ def get_distribution_time_index(distribution):
 
 
 def distribution_has_time_index(distribution):
-    for field in distribution.get('field', []):
-        if field.get('specialType') == 'time_index':
-            return True
-    return False
+    try:
+        return any([field.get('specialType') == 'time_index' for field in distribution.get('field', [])])
+    except AttributeError:
+        return False
 
 
 def dataset_has_time_series(dataset):

diff --git a/tests/test_time_series.py b/tests/test_time_series.py
new file mode 100644
index 0000000..716314c
--- /dev/null
+++ b/tests/test_time_series.py
@@ -0,0 +1,41 @@
+from __future__ import unicode_literals
+from __future__ import print_function
+from __future__ import with_statement
+
+import os.path
+import unittest
+from pydatajson.core import DataJson
+from pydatajson.time_series import get_distribution_time_index, distribution_has_time_index, dataset_has_time_series
+from pydatajson.custom_exceptions import DistributionTimeIndexNonExistentError
+
+SAMPLES_DIR = os.path.join("tests", "samples")
+
+
+class TimeSeriesTestCase(unittest.TestCase):
+
+    @classmethod
+    def get_sample(cls, sample_filename):
+        return os.path.join(SAMPLES_DIR, sample_filename)
+
+    def setUp(self):
+        ts_catalog = DataJson(self.get_sample('time_series_data.json'))
+        full_catalog = DataJson(self.get_sample('full_data.json'))
+        self.ts_dataset = ts_catalog.datasets[0]
+        self.non_ts_datasets = full_catalog.datasets[0]
+        self.ts_distribution = ts_catalog.distributions[1]
+        self.non_ts_distribution = full_catalog.distributions[0]
+
+    def test_get_distribution_time_index(self):
+        self.assertEqual('indice_tiempo', get_distribution_time_index(self.ts_distribution))
+        with self.assertRaises(DistributionTimeIndexNonExistentError):
+            get_distribution_time_index(self.non_ts_distribution)
+
+    def test_distribution_has_time_index(self):
+        self.assertTrue(distribution_has_time_index(self.ts_distribution))
+        self.assertFalse(distribution_has_time_index(self.non_ts_distribution))
+        self.ts_distribution['field'] = ['p', 'r', 'o', 'b', 'l', 'e', 'm']
+        self.assertFalse(distribution_has_time_index(self.ts_distribution))
+
+    def test_dataset_has_time_series(self):
+        self.assertTrue(dataset_has_time_series(self.ts_dataset))
+        self.assertFalse(dataset_has_time_series(self.non_ts_datasets))

Robustecer la función `distribution_has_time_index` para que no se rompa
**Contexto**

Actualmente si el campo `field` de una distribución no tiene la estructura esperada, la función presume que puede realizar acciones contra ella para validar si tiene o no un índice de tiempo que pueden fallar (como presumir que hay un `dict` contra el que hacer un `get`).

**Propuesta**

Re-factorizar la función con un `try` `except` (o con cualquier otra estrategia) para que si falla por cualquier motivo interprete que la distribución *no tiene un índice de tiempo*.

La justificación detrás es que la función *sólo devuelve True cuando consigue encontrar una distribución que cumple con la especificación de series de tiempo para tener un índice de tiempo, si esto no es así - por el motivo que sea - se considera que la distribución _no tiene un índice de tiempo_*, pero no rompe.
tests/test_time_series.py::TimeSeriesTestCase::test_distribution_has_time_index tests/test_time_series.py::TimeSeriesTestCase::test_get_distribution_time_index
tests/test_time_series.py::TimeSeriesTestCase::test_dataset_has_time_series