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，\(\epsilon\) 是误差项，它的基本假设包括以下几个方面：

1. \(\epsilon\) 是一个满足正态分布的随机变量。
2. \(\epsilon\) 的期望值为0。
3. \(\epsilon\) 在不同观测值之间相互独立。
4. \(\epsilon\) 的方差是常数（即同方差性）。

根据这些假设，我们可以排除选项 A 和 D。选项 A 认为 \(\epsilon\) 是一个很小的常数，这不符合误差项的随机性假设。选项 D 认为 \(\epsilon\) 不是随机变量，这也不符合误差项的定义。

选项 B 和 C 都是正确的，因为 \(\epsilon\) 应该是一个满足正态分布的随机变量，并且其期望值为0。

因此，正确答案是 B 和 C。