线性回归模型的随机误差项是相互独立且服从正态分布N(0,σ2)，是随机变量。

在线性回归模型 \( y = bx + a + \epsilon \) 中，\(\epsilon\) 代表误差项，它的基本假设通常包括以下几个方面：

1. \(\epsilon\) 是一个随机变量。
2. \(\epsilon\) 的期望值为 0，即 \( E(\epsilon) = 0 \)。
3. \(\epsilon\) 的方差是常数，即 \( \text{Var}(\epsilon) = \sigma^2 \)，这意味着误差项具有同方差性（Homoscedasticity）。
4. \(\epsilon\) 服从正态分布，特别是在进行参数估计和假设检验时，这一假设尤为重要。
5. \(\epsilon\) 之间是相互独立的，即没有自相关性。

根据这些假设，正确答案是：

B: 是个满足正态分布的随机变量
C: 期望为0

这两个选项都正确，因为 \(\epsilon\) 既需要满足正态分布，又需要期望为0。