Delayed data detected when categorization job is in hard limit

- If an anomaly detection job with a categorizer goes into a hard memory limit it cannot create new categories.
- If the categorizer is configured with `stop_on_warn: true` then the events that would have formed a new category are not passed downstream to be analysed.
- Therefore, the event count in the final bucket result does not include events skipped by the categorizer
- And the Elasticsearch delayed data detector identifies these bucket results as missing data because the bucket event count does not match the number of documents submitted to the process.

In all cases when a job goes into hard limit that should be addressed first. The mismatch in counts is a symptom of the hard limit and will be fixed by giving the job more memory. However, it is confusing that the counts don't match and users may not realise that new categories cannot be created

Beginne damit nachzuverfolgen, wie der categorizer ein hartes Speicherlimit mit aktiviertem stop_on_warn behandelt, und verfolge dann, wie übersprungene Ereignisse zum endgültigen bucket event count beitragen und wie der delayed data detector die Counts vergleicht. Reproduziere die Abweichung mit einem anomaly detection job, der sein hartes Limit erreicht. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn die verwirrende Count-Abweichung oder ihre benutzerseitige Erklärung behoben ist und eine Regression-Abdeckung für dieses Szenario vorhanden ist.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.