中位数不受具体数据分布的影响。

在进行缺失值填补时，如果数据呈现明显的偏态分布，那么采用中位数填补是较为合适的方法。原因如下：

A: 将存在缺失值的样本删除 - 这种方法会导致数据量的减少，尤其是当缺失值较多时，可能会丢失大量信息，影响模型的性能。

B: 将存在缺失值的变量删除 - 这会导致丢失整个变量的信息，可能会影响模型的表现，尤其是当该变量对模型有重要贡献时。

C: 中位数填补 - 中位数不受极端值的影响，能够更好地反映数据的中心趋势，特别是在数据呈偏态分布时。使用中位数填补可以有效减少偏差。

D: 均值填补 - 在偏态分布的数据中，均值会受到极端值的影响，可能无法准确反映数据的中心趋势，从而导致填补后的数据偏差较大。

因此，正确答案是C: 中位数填补。