对于严重右偏或拖尾的分布，常规的均值和方差可能不太适用，因为均值会受到极端值的影响显著偏向尾部，而方差也会因为这些极端值变得过大。因此，应选择能够更好地描述和抵抗这种偏分布影响的统计指标。

**最佳选择是：**

C: 可以使用中位数和四分位距来描述。

**专业分析：**

- **中位数**：作为一种位置统计量，中位数不受极端值的影响，是描述中心位置的可靠指标。当数据分布不对称时，中位数能够提供一个更准确和实用的集中趋势评估。

- **四分位距 (IQR)**：它是描述数据分布扩散程度的稳健指标，计算为上四分位数（Q3）减去下四分位数（Q1）。四分位距同样不容易被极端值所影响，适合用于描述偏态分布的离散程度。

**对比其他选项：**

- **A: 分位数和标准误差**：
- 分位数适合描述，但标准误差主要用于表示估计均值的精确程度，不适合描述有严重偏态的整体数据的离散性。

- **B: 均值和方差**：
- 均值和方差极易受到极端值影响，不适合严重偏态数据。

- **D: 中位数和标准差**：
- 中位数合适，但标准差在偏态分布时的表现不如四分位距稳健。

因此，采用中位数和四分位距（选项 C）是描述这类右偏拖尾分布的常用且合理的指标。