在分析这个问题时，我们需要理解每个选项中使用的库和方法。

### 分析选项

- **选项A: `import statsmodels.formula.api`中使用的是随机梯度下降法**
- **分析**：`statsmodels`库主要用于统计建模和计量经济学分析，提供诸如线性回归、广义线性模型等，通常使用普通最小二乘法(OLS)，并不使用随机梯度下降法。因此，**选项A是不正确的**。

- **选项B: `from sklearn import linear_model`使用的是正则化法**
- **分析**：`sklearn`库中的`linear_model`模块提供多种线性模型，包括Lasso、Ridge等，这些模型包括了正则化技术。因此，**选项B是正确的**，因为该模块确实包括使用正则化的方法。

- **选项C: `from sklearn import linear_model`使用随机梯度下降法、正则化法、OLS等算法的综合**
- **分析**：`sklearn.linear_model`模块确实提供了多种算法，包括随机梯度下降法（如SGDRegressor）、正则化方法（如Lasso、Ridge）以及普通最小二乘法（如LinearRegression）。因此，**选项C也是正确的**。

- **选项D: `sklearn`中的每个模型只能使用一种算法**
- **分析**：这种说法是错误的。`sklearn`中的模型可以通过不同的参数和方法实现不同的算法。例如，`SGDClassifier`可以通过调整损失函数实现不同的分类算法。因此，**选项D是不正确的**。

### 正确答案
从上述分析可以总结出，**正确的选项是B和C**。它们准确地描述了`sklearn.linear_model`模块的功能和使用方法。