En el presente estudio, consideramos el modelado en tiempo continuo de la dinámica utilizando datos observados y formulamos el error de modelado causado por el método de discretización utilizado en el proceso. En la formulación, se utiliza una clase de dinámica linealizada llamada ecuaciones de prueba de Dahlquist como representativa de la dinámica objetivo, y se tienen en cuenta las características de cada método de discretización para diversas dinámicas. Se analiza la familia de métodos explícitos de Runge-Kutta como un método de discretización específico utilizando el marco propuesto. Como resultado, se derivan ecuaciones para predecir el error de modelado, y se encuentra que pueden obtenerse múltiples modelos posibles al utilizar estos métodos. Varios experimentos de aprendizaje utilizando una red neuronal simple mostraron resultados consistentes con predicciones teóricas, incluida la no unicidad del modelo resultante.