duration的系数为-0.2487，这意味着随着duration的增加，客户流失的对数几率是减少的，与选项A相反。P值（P>|z|）远小于0.05，表示在统计上duration与客户流失显著相关，因此选项B也不正确；伪R平方值0.3657只提供了模型拟合度的一个度量，而不是变量强度的直接指标；LLR p-value（似然比检验的P值）非常小，远小于任何常用的显著性水平（例如0.05或0.01），这表明模型中的解释变量（至少有一个）对预测因变量是显著的。

根据逻辑回归模型结果图和常见的统计解释，以下是对选项的分析：

A: duration的系数表明，随着duration的增加，客户流失（churn）的概率增加。
- 这个说法需要具体查看duration的系数（Coefficient）。如果系数为正，说明duration增加会增加流失概率；如果系数为负，说明duration增加会减少流失概率。但单凭描述无法确定，需要查看具体系数值。

B: duration的P值大于0.05，这表明duration对客户流失（churn）的预测不显著。
- P值（通常标记为Pr(>|z|)）用于检验变量的显著性。如果P值大于0.05，通常认为该变量对模型的解释力不显著。因此，这个说法在统计意义上是正确的。

C: 模型的伪R平方值表明变量duration对churn的解释力非常强。
- 伪R平方（Pseudo R-squared）值用于衡量模型的解释力，但它通常不会像线性回归中的R平方那样直接解释解释力的强弱。需要具体查看伪R平方的值才能确定是否解释力强。

D: LLR p-value表明，模型中至少有一个解释变量对预测因变量是显著的。
- 似然比检验（LLR p-value）用于检验整个模型的显著性。如果LLR p-value小于0.05，通常认为模型中至少有一个变量是显著的。因此，这个说法在统计意义上是正确的。

综上所述，正确答案是：
B: duration的P值大于0.05，这表明duration对客户流失（churn）的预测不显著。
D: LLR p-value表明，模型中至少有一个解释变量对预测因变量是显著的。

这两个选项在统计解释上是正确的。