在Airflow中，可以通过设置start_date和schedule_interval来控制DAG中任务的并行延迟和执行延迟。

首先，在DAG的定义中，设置start_date为一个过去的时间，以确保DAG会立即开始执行。然后，使用schedule_interval来设置任务的执行间隔。

接下来，可以在每个任务的定义中使用PythonOperator来执行自定义Python函数。在函数中，可以使用time.sleep()方法来增加延迟。

以下是一个示例代码，演示了如何实现任务的并行延迟/执行延迟增加60秒：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta
import time

def task1():
    # 任务1的逻辑
    time.sleep(60)

def task2():
    # 任务2的逻辑
    time.sleep(60)

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'parallel_delay_example',
    default_args=default_args,
    description='DAG with tasks having parallel delay',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

task1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    python_callable=task1,
    dag=dag,
)

task2 = PythonOperator(
    task_id='task2',
    python_callable=task2,
    dag=dag,
)

task1 >> task2

在上述代码中，start_date被设置为datetime(2022, 1, 1)，确保DAG会立即开始执行。schedule_interval被设置为timedelta(days=1)，表示每天执行一次。

task1和task2是两个使用PythonOperator定义的任务。在每个任务的Python函数中，使用time.sleep(60)来增加60秒的延迟。

最后，使用task1 >> task2表示task1必须在task2之前执行。

请注意，schedule_interval以及任务的执行时间都是基于Airflow调度器的规则来确定的，所以实际的延迟可能会有一些偏差。